گروه 15 گانه مقادیر کادمیوم، میکروپلاستیک و پکتین

groups Cd MP Pectin
0 1 40 100 0.25
1 2 40 0 0.50
2 3 20 100 0.50
3 4 20 0 0.00
4 5 0 0 0.25
5 6 40 0 0.00
6 7 0 100 0.00
7 8 40 50 0.50
8 9 40 100 0.00
9 10 0 50 0.00
10 11 0 100 0.50
11 12 20 50 0.25
12 13 0 0 0.50
13 14 40 100 0.50
14 15 0 0 0.00
groups TG Chol Pr Alb Cre Gluc ALT LDH AST ALP GGT CAT SOD GPX LYZ
0 1 45 98 3.4 1.29 0.27 31 23 129 27 24 3.0 12.0 210.0 3.0 1.35
1 1 44 96 3.2 1.30 0.26 30 22 125 23 22 4.0 11.0 180.0 2.6 1.33
2 1 45 95 3.2 1.31 0.27 31 23 124 24 24 3.0 11.5 200.0 2.9 1.32
3 1 45 96 3.6 1.32 0.28 30 22 126 29 25 3.5 12.0 201.0 2.8 1.29
4 1 43 97 3.7 1.28 0.27 32 23 123 28 26 4.2 11.0 205.0 2.9 1.29
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
85 15 21 36 4.6 1.75 0.24 27 12 70 14 18 5.2 14.0 226.0 4.6 2.10
86 15 22 45 4.8 1.78 0.24 29 10 68 16 17 5.3 15.0 223.0 4.6 2.40
87 15 23 42 3.9 1.69 0.25 28 11 69 12 17 4.9 15.0 226.0 4.7 2.40
88 15 20 41 5.0 1.75 0.23 29 12 65 13 17 5.0 15.0 224.0 5.1 2.20
89 15 21 42 4.9 1.75 0.25 30 11 62 14 16 4.6 16.3 223.0 5.1 2.30

90 rows × 16 columns

Index(['groups', 'TG', 'Chol', 'Pr', 'Alb', 'Cre', 'Gluc', 'ALT', 'LDH', 'AST',
       'ALP', 'GGT', 'CAT', 'SOD', 'GPX', 'LYZ'],
      dtype='object')

Exploratory Data Analysis (EDA)¶

Descriptive Statistics: Calculate summary statistics (mean, median, standard deviation, quartiles) for each biochemical parameter across all groups.

TG Chol Pr Alb Cre Gluc ALT LDH AST ALP GGT CAT SOD GPX LYZ
mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile mean median std quantile
groups
1 44.000000 44.5 1.264911 44.5 96.166667 96.0 1.169045 96.0 3.383333 3.30 0.222860 3.30 1.295000 1.295 0.018708 1.295 0.268333 0.270 0.007528 0.270 31.000000 31.0 0.894427 31.0 22.333333 22.5 0.816497 22.5 124.500000 124.5 3.016621 124.5 26.166667 26.5 2.316607 26.5 24.333333 24.5 1.366260 24.5 3.666667 3.75 0.585377 3.75 11.416667 11.25 0.491596 11.25 166.383333 200.5 81.031856 200.5 2.883333 2.90 0.172240 2.90 1.313333 1.310 0.024221 1.310
2 22.833333 22.5 1.471960 22.5 46.333333 46.0 1.966384 46.0 5.100000 5.10 0.328634 5.10 2.133333 2.150 0.163299 2.150 0.245000 0.250 0.008367 0.250 30.333333 30.0 0.516398 30.0 13.666667 14.0 1.032796 14.0 82.500000 82.0 3.016621 82.0 17.000000 17.0 1.414214 17.0 22.666667 22.5 1.211060 22.5 6.850000 6.75 0.531977 6.75 12.216667 11.65 1.562583 11.65 211.333333 211.5 3.326660 211.5 3.966667 3.95 0.258199 3.95 1.676667 1.665 0.066833 1.665
3 32.166667 32.0 2.041241 32.0 69.833333 69.5 1.471960 69.5 3.300000 3.30 0.236643 3.30 1.136667 1.160 0.080416 1.160 0.253333 0.255 0.008165 0.255 31.000000 31.0 0.894427 31.0 15.000000 15.0 0.894427 15.0 88.500000 89.0 6.565059 89.0 21.166667 21.0 1.169045 21.0 24.500000 24.5 1.048809 24.5 4.483333 4.45 0.343026 4.45 14.166667 14.00 1.329160 14.00 199.500000 199.0 2.810694 199.0 2.916667 2.95 0.194079 2.95 1.305000 1.305 0.030166 1.305
4 22.333333 22.5 1.211060 22.5 56.666667 57.5 4.033196 57.5 4.150000 4.15 0.137840 4.15 1.295000 1.300 0.052820 1.300 0.275000 0.275 0.005477 0.275 31.666667 31.0 1.751190 31.0 13.333333 13.5 0.816497 13.5 90.833333 90.5 1.471960 90.5 19.166667 18.5 1.940790 18.5 23.333333 23.5 1.211060 23.5 6.000000 5.95 0.303315 5.95 12.166667 12.00 1.169045 12.00 211.333333 211.0 2.160247 211.0 3.000000 2.95 0.126491 2.95 1.346667 1.355 0.028752 1.355
5 24.000000 24.0 0.894427 24.0 48.500000 48.5 1.870829 48.5 4.600000 4.60 0.880909 4.60 2.020000 2.050 0.101980 2.050 0.226667 0.230 0.005164 0.230 25.166667 25.5 1.471960 25.5 8.833333 9.0 0.752773 9.0 67.000000 68.0 3.577709 68.0 11.333333 11.5 0.816497 11.5 16.500000 16.5 1.048809 16.5 5.683333 5.60 0.348807 5.60 15.666667 16.00 1.032796 16.00 288.833333 289.0 10.048217 289.0 6.850000 6.90 0.187083 6.90 3.083333 3.100 0.068605 3.100
6 27.833333 28.0 0.752773 28.0 64.333333 63.5 2.503331 63.5 3.966667 3.95 0.258199 3.95 1.308333 1.300 0.066458 1.300 0.293333 0.290 0.010328 0.290 31.333333 31.5 0.816497 31.5 21.500000 21.5 0.547723 21.5 106.166667 107.5 6.615638 107.5 22.500000 22.5 1.516575 22.5 23.000000 23.0 0.894427 23.0 5.583333 5.60 0.475044 5.60 12.433333 12.15 0.943751 12.15 203.500000 203.5 1.516575 203.5 3.016667 3.05 0.248328 3.05 1.191667 1.200 0.091742 1.200
7 39.166667 39.5 1.471960 39.5 85.166667 85.0 1.169045 85.0 3.066667 3.10 0.196638 3.10 1.241667 1.230 0.047504 1.230 0.240000 0.245 0.016733 0.245 29.500000 29.5 1.048809 29.5 19.833333 19.5 1.471960 19.5 98.666667 96.5 5.645057 96.5 20.500000 20.5 1.870829 20.5 17.500000 17.5 1.048809 17.5 3.033333 3.05 0.163299 3.05 13.500000 13.50 0.547723 13.50 219.166667 219.0 2.316607 219.0 3.916667 4.05 0.526941 4.05 1.825000 1.825 0.035637 1.825
8 28.000000 28.0 0.894427 28.0 62.500000 61.0 3.834058 61.0 4.133333 4.10 0.103280 4.10 1.615000 1.625 0.037283 1.625 0.270000 0.270 0.006325 0.270 31.166667 31.0 0.752773 31.0 18.500000 18.5 1.048809 18.5 98.666667 99.0 5.853774 99.0 20.000000 20.0 1.414214 20.0 22.000000 22.0 0.894427 22.0 2.900000 2.90 0.167332 2.90 12.466667 12.50 0.962635 12.50 191.166667 193.0 7.386925 193.0 2.933333 2.90 0.103280 2.90 1.313333 1.300 0.025033 1.300
9 46.833333 47.0 1.169045 47.0 98.833333 98.5 6.794606 98.5 2.200000 2.20 0.209762 2.20 0.945000 0.950 0.108397 0.950 0.301667 0.300 0.007528 0.300 34.000000 34.0 0.632456 34.0 25.666667 26.0 1.032796 26.0 142.666667 144.0 9.605554 144.0 25.000000 25.0 2.529822 25.0 24.000000 24.0 0.632456 24.0 1.950000 1.95 0.314643 1.95 11.500000 11.50 1.870829 11.50 200.500000 200.5 3.271085 200.5 2.033333 2.05 0.121106 2.05 0.866667 0.900 0.051640 0.900
10 29.833333 29.5 1.471960 29.5 57.000000 56.5 4.690416 56.5 3.900000 3.90 0.200000 3.90 1.450000 1.500 0.164317 1.500 0.235000 0.235 0.005477 0.235 29.666667 30.0 1.032796 30.0 20.000000 20.0 0.894427 20.0 112.666667 111.0 4.676181 111.0 21.666667 22.0 1.505545 22.0 19.000000 19.0 1.414214 19.0 2.200000 2.20 0.109545 2.20 13.333333 13.00 0.516398 13.00 245.500000 247.5 9.332738 247.5 4.033333 4.05 0.121106 4.05 1.771667 1.795 0.063061 1.795
11 27.666667 28.0 1.032796 28.0 59.500000 59.0 3.507136 59.0 4.100000 4.15 0.328634 4.15 1.500000 1.500 0.089443 1.500 0.235000 0.235 0.005477 0.235 30.833333 31.0 0.752773 31.0 19.000000 18.5 1.673320 18.5 111.333333 111.0 3.326660 111.0 20.166667 20.5 1.471960 20.5 17.500000 17.5 1.048809 17.5 4.983333 5.15 0.444597 5.15 14.833333 15.00 0.752773 15.00 256.166667 258.0 5.980524 258.0 3.966667 3.95 0.121106 3.95 1.721667 1.705 0.041191 1.705
12 28.500000 28.5 1.048809 28.5 60.333333 58.5 4.926121 58.5 4.200000 4.25 0.328634 4.25 1.438333 1.475 0.076004 1.475 0.283333 0.285 0.008165 0.285 32.000000 32.0 0.632456 32.0 18.833333 19.0 1.169045 19.0 108.500000 106.5 10.212737 106.5 23.166667 24.0 2.639444 24.0 18.333333 18.5 1.211060 18.5 6.083333 6.00 0.172240 6.00 12.000000 12.00 0.632456 12.00 211.833333 211.5 2.483277 211.5 3.083333 3.05 0.183485 3.05 1.323333 1.320 0.027325 1.320
13 29.666667 30.0 1.032796 30.0 60.166667 59.5 2.926887 59.5 5.883333 5.90 0.172240 5.90 2.266667 2.300 0.103280 2.300 0.221667 0.225 0.009832 0.225 23.833333 24.0 1.722401 24.0 5.166667 5.0 1.169045 5.0 49.833333 49.5 2.316607 49.5 11.000000 11.0 1.414214 11.0 15.166667 15.0 0.752773 15.0 7.716667 7.65 0.194079 7.65 12.683333 12.50 1.149638 12.50 306.833333 310.0 7.859177 310.0 6.033333 5.95 0.265832 5.95 2.648333 2.645 0.151052 2.645
14 37.666667 38.0 1.032796 38.0 79.666667 79.5 4.589844 79.5 2.866667 2.90 0.163299 2.90 1.040000 1.005 0.093167 1.005 0.311667 0.310 0.007528 0.310 32.166667 32.0 0.752773 32.0 17.500000 17.5 2.664583 17.5 132.666667 133.5 5.125102 133.5 25.666667 26.0 1.032796 26.0 24.833333 25.0 1.169045 25.0 3.783333 3.95 0.444597 3.95 12.800000 12.35 0.981835 12.35 198.833333 199.5 7.305249 199.5 2.500000 2.40 0.268328 2.40 1.325000 1.320 0.017607 1.320
15 21.166667 21.0 1.169045 21.0 41.000000 41.5 2.966479 41.5 4.683333 4.85 0.407022 4.85 1.765000 1.750 0.059245 1.750 0.241667 0.240 0.007528 0.240 28.500000 28.5 1.048809 28.5 11.166667 11.0 0.752773 11.0 68.166667 68.5 4.445972 68.5 14.000000 14.0 1.414214 14.0 17.166667 17.0 0.752773 17.0 5.000000 5.00 0.244949 5.00 15.050000 15.00 0.731437 15.00 225.333333 225.0 2.658320 225.0 4.850000 4.85 0.242899 4.85 2.273333 2.270 0.117757 2.270
TG_mean TG_median TG_std TG_quantile Chol_mean Chol_median Chol_std Chol_quantile Pr_mean Pr_median Pr_std Pr_quantile Alb_mean Alb_median Alb_std Alb_quantile Cre_mean Cre_median Cre_std Cre_quantile Gluc_mean Gluc_median Gluc_std Gluc_quantile ALT_mean ALT_median ALT_std ALT_quantile LDH_mean LDH_median LDH_std LDH_quantile AST_mean AST_median AST_std AST_quantile ALP_mean ALP_median ALP_std ALP_quantile GGT_mean GGT_median GGT_std GGT_quantile CAT_mean CAT_median CAT_std CAT_quantile SOD_mean SOD_median SOD_std SOD_quantile GPX_mean GPX_median GPX_std GPX_quantile LYZ_mean LYZ_median LYZ_std LYZ_quantile
groups
1 44.000000 44.5 1.264911 44.5 96.166667 96.0 1.169045 96.0 3.383333 3.30 0.222860 3.30 1.295000 1.295 0.018708 1.295 0.268333 0.270 0.007528 0.270 31.000000 31.0 0.894427 31.0 22.333333 22.5 0.816497 22.5 124.500000 124.5 3.016621 124.5 26.166667 26.5 2.316607 26.5 24.333333 24.5 1.366260 24.5 3.666667 3.75 0.585377 3.75 11.416667 11.25 0.491596 11.25 166.383333 200.5 81.031856 200.5 2.883333 2.90 0.172240 2.90 1.313333 1.310 0.024221 1.310
2 22.833333 22.5 1.471960 22.5 46.333333 46.0 1.966384 46.0 5.100000 5.10 0.328634 5.10 2.133333 2.150 0.163299 2.150 0.245000 0.250 0.008367 0.250 30.333333 30.0 0.516398 30.0 13.666667 14.0 1.032796 14.0 82.500000 82.0 3.016621 82.0 17.000000 17.0 1.414214 17.0 22.666667 22.5 1.211060 22.5 6.850000 6.75 0.531977 6.75 12.216667 11.65 1.562583 11.65 211.333333 211.5 3.326660 211.5 3.966667 3.95 0.258199 3.95 1.676667 1.665 0.066833 1.665
3 32.166667 32.0 2.041241 32.0 69.833333 69.5 1.471960 69.5 3.300000 3.30 0.236643 3.30 1.136667 1.160 0.080416 1.160 0.253333 0.255 0.008165 0.255 31.000000 31.0 0.894427 31.0 15.000000 15.0 0.894427 15.0 88.500000 89.0 6.565059 89.0 21.166667 21.0 1.169045 21.0 24.500000 24.5 1.048809 24.5 4.483333 4.45 0.343026 4.45 14.166667 14.00 1.329160 14.00 199.500000 199.0 2.810694 199.0 2.916667 2.95 0.194079 2.95 1.305000 1.305 0.030166 1.305
4 22.333333 22.5 1.211060 22.5 56.666667 57.5 4.033196 57.5 4.150000 4.15 0.137840 4.15 1.295000 1.300 0.052820 1.300 0.275000 0.275 0.005477 0.275 31.666667 31.0 1.751190 31.0 13.333333 13.5 0.816497 13.5 90.833333 90.5 1.471960 90.5 19.166667 18.5 1.940790 18.5 23.333333 23.5 1.211060 23.5 6.000000 5.95 0.303315 5.95 12.166667 12.00 1.169045 12.00 211.333333 211.0 2.160247 211.0 3.000000 2.95 0.126491 2.95 1.346667 1.355 0.028752 1.355
5 24.000000 24.0 0.894427 24.0 48.500000 48.5 1.870829 48.5 4.600000 4.60 0.880909 4.60 2.020000 2.050 0.101980 2.050 0.226667 0.230 0.005164 0.230 25.166667 25.5 1.471960 25.5 8.833333 9.0 0.752773 9.0 67.000000 68.0 3.577709 68.0 11.333333 11.5 0.816497 11.5 16.500000 16.5 1.048809 16.5 5.683333 5.60 0.348807 5.60 15.666667 16.00 1.032796 16.00 288.833333 289.0 10.048217 289.0 6.850000 6.90 0.187083 6.90 3.083333 3.100 0.068605 3.100
6 27.833333 28.0 0.752773 28.0 64.333333 63.5 2.503331 63.5 3.966667 3.95 0.258199 3.95 1.308333 1.300 0.066458 1.300 0.293333 0.290 0.010328 0.290 31.333333 31.5 0.816497 31.5 21.500000 21.5 0.547723 21.5 106.166667 107.5 6.615638 107.5 22.500000 22.5 1.516575 22.5 23.000000 23.0 0.894427 23.0 5.583333 5.60 0.475044 5.60 12.433333 12.15 0.943751 12.15 203.500000 203.5 1.516575 203.5 3.016667 3.05 0.248328 3.05 1.191667 1.200 0.091742 1.200
7 39.166667 39.5 1.471960 39.5 85.166667 85.0 1.169045 85.0 3.066667 3.10 0.196638 3.10 1.241667 1.230 0.047504 1.230 0.240000 0.245 0.016733 0.245 29.500000 29.5 1.048809 29.5 19.833333 19.5 1.471960 19.5 98.666667 96.5 5.645057 96.5 20.500000 20.5 1.870829 20.5 17.500000 17.5 1.048809 17.5 3.033333 3.05 0.163299 3.05 13.500000 13.50 0.547723 13.50 219.166667 219.0 2.316607 219.0 3.916667 4.05 0.526941 4.05 1.825000 1.825 0.035637 1.825
8 28.000000 28.0 0.894427 28.0 62.500000 61.0 3.834058 61.0 4.133333 4.10 0.103280 4.10 1.615000 1.625 0.037283 1.625 0.270000 0.270 0.006325 0.270 31.166667 31.0 0.752773 31.0 18.500000 18.5 1.048809 18.5 98.666667 99.0 5.853774 99.0 20.000000 20.0 1.414214 20.0 22.000000 22.0 0.894427 22.0 2.900000 2.90 0.167332 2.90 12.466667 12.50 0.962635 12.50 191.166667 193.0 7.386925 193.0 2.933333 2.90 0.103280 2.90 1.313333 1.300 0.025033 1.300
9 46.833333 47.0 1.169045 47.0 98.833333 98.5 6.794606 98.5 2.200000 2.20 0.209762 2.20 0.945000 0.950 0.108397 0.950 0.301667 0.300 0.007528 0.300 34.000000 34.0 0.632456 34.0 25.666667 26.0 1.032796 26.0 142.666667 144.0 9.605554 144.0 25.000000 25.0 2.529822 25.0 24.000000 24.0 0.632456 24.0 1.950000 1.95 0.314643 1.95 11.500000 11.50 1.870829 11.50 200.500000 200.5 3.271085 200.5 2.033333 2.05 0.121106 2.05 0.866667 0.900 0.051640 0.900
10 29.833333 29.5 1.471960 29.5 57.000000 56.5 4.690416 56.5 3.900000 3.90 0.200000 3.90 1.450000 1.500 0.164317 1.500 0.235000 0.235 0.005477 0.235 29.666667 30.0 1.032796 30.0 20.000000 20.0 0.894427 20.0 112.666667 111.0 4.676181 111.0 21.666667 22.0 1.505545 22.0 19.000000 19.0 1.414214 19.0 2.200000 2.20 0.109545 2.20 13.333333 13.00 0.516398 13.00 245.500000 247.5 9.332738 247.5 4.033333 4.05 0.121106 4.05 1.771667 1.795 0.063061 1.795
11 27.666667 28.0 1.032796 28.0 59.500000 59.0 3.507136 59.0 4.100000 4.15 0.328634 4.15 1.500000 1.500 0.089443 1.500 0.235000 0.235 0.005477 0.235 30.833333 31.0 0.752773 31.0 19.000000 18.5 1.673320 18.5 111.333333 111.0 3.326660 111.0 20.166667 20.5 1.471960 20.5 17.500000 17.5 1.048809 17.5 4.983333 5.15 0.444597 5.15 14.833333 15.00 0.752773 15.00 256.166667 258.0 5.980524 258.0 3.966667 3.95 0.121106 3.95 1.721667 1.705 0.041191 1.705
12 28.500000 28.5 1.048809 28.5 60.333333 58.5 4.926121 58.5 4.200000 4.25 0.328634 4.25 1.438333 1.475 0.076004 1.475 0.283333 0.285 0.008165 0.285 32.000000 32.0 0.632456 32.0 18.833333 19.0 1.169045 19.0 108.500000 106.5 10.212737 106.5 23.166667 24.0 2.639444 24.0 18.333333 18.5 1.211060 18.5 6.083333 6.00 0.172240 6.00 12.000000 12.00 0.632456 12.00 211.833333 211.5 2.483277 211.5 3.083333 3.05 0.183485 3.05 1.323333 1.320 0.027325 1.320
13 29.666667 30.0 1.032796 30.0 60.166667 59.5 2.926887 59.5 5.883333 5.90 0.172240 5.90 2.266667 2.300 0.103280 2.300 0.221667 0.225 0.009832 0.225 23.833333 24.0 1.722401 24.0 5.166667 5.0 1.169045 5.0 49.833333 49.5 2.316607 49.5 11.000000 11.0 1.414214 11.0 15.166667 15.0 0.752773 15.0 7.716667 7.65 0.194079 7.65 12.683333 12.50 1.149638 12.50 306.833333 310.0 7.859177 310.0 6.033333 5.95 0.265832 5.95 2.648333 2.645 0.151052 2.645
14 37.666667 38.0 1.032796 38.0 79.666667 79.5 4.589844 79.5 2.866667 2.90 0.163299 2.90 1.040000 1.005 0.093167 1.005 0.311667 0.310 0.007528 0.310 32.166667 32.0 0.752773 32.0 17.500000 17.5 2.664583 17.5 132.666667 133.5 5.125102 133.5 25.666667 26.0 1.032796 26.0 24.833333 25.0 1.169045 25.0 3.783333 3.95 0.444597 3.95 12.800000 12.35 0.981835 12.35 198.833333 199.5 7.305249 199.5 2.500000 2.40 0.268328 2.40 1.325000 1.320 0.017607 1.320
15 21.166667 21.0 1.169045 21.0 41.000000 41.5 2.966479 41.5 4.683333 4.85 0.407022 4.85 1.765000 1.750 0.059245 1.750 0.241667 0.240 0.007528 0.240 28.500000 28.5 1.048809 28.5 11.166667 11.0 0.752773 11.0 68.166667 68.5 4.445972 68.5 14.000000 14.0 1.414214 14.0 17.166667 17.0 0.752773 17.0 5.000000 5.00 0.244949 5.00 15.050000 15.00 0.731437 15.00 225.333333 225.0 2.658320 225.0 4.850000 4.85 0.242899 4.85 2.273333 2.270 0.117757 2.270

Merge the DataFrames:¶

You'll need to merge the experimental data (concentrations of cadmium, microplastics, pectin) with the biochemical data.

groups TG Chol Pr Alb Cre Gluc ALT LDH AST ALP GGT CAT SOD GPX LYZ Cd MP Pectin
0 1 45 98 3.4 1.29 0.27 31 23 129 27 24 3.0 12.0 210.0 3.0 1.35 40 100 0.25
1 1 44 96 3.2 1.30 0.26 30 22 125 23 22 4.0 11.0 180.0 2.6 1.33 40 100 0.25
2 1 45 95 3.2 1.31 0.27 31 23 124 24 24 3.0 11.5 200.0 2.9 1.32 40 100 0.25
3 1 45 96 3.6 1.32 0.28 30 22 126 29 25 3.5 12.0 201.0 2.8 1.29 40 100 0.25
4 1 43 97 3.7 1.28 0.27 32 23 123 28 26 4.2 11.0 205.0 2.9 1.29 40 100 0.25
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
85 15 21 36 4.6 1.75 0.24 27 12 70 14 18 5.2 14.0 226.0 4.6 2.10 0 0 0.00
86 15 22 45 4.8 1.78 0.24 29 10 68 16 17 5.3 15.0 223.0 4.6 2.40 0 0 0.00
87 15 23 42 3.9 1.69 0.25 28 11 69 12 17 4.9 15.0 226.0 4.7 2.40 0 0 0.00
88 15 20 41 5.0 1.75 0.23 29 12 65 13 17 5.0 15.0 224.0 5.1 2.20 0 0 0.00
89 15 21 42 4.9 1.75 0.25 30 11 62 14 16 4.6 16.3 223.0 5.1 2.30 0 0 0.00

90 rows × 19 columns

Visualization¶

Box Plots: Visualize the distribution of each biochemical parameter for each experimental group. This will reveal differences in central tendency and spread.¶

No description has been provided for this image

Scatter Plots: Explore relationships between biochemical parameters and Cd/MP concentrations.¶

No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image
No description has been provided for this image

Heatmaps: Visualize correlations between biochemical parameters.¶

Calculate Correlation Matrices for Each Group

Iterate through each group, calculate the correlation matrix for the biochemical parameters, and store it for visualization.

No description has been provided for this image

Group Comparisons:¶

ANOVA: Perform Analysis of Variance (ANOVA) to determine if there are significant differences in biochemical parameters between the different experimental groups.

Post-Hoc Tests: If ANOVA reveals significant differences, use post-hoc tests (e.g., Tukey's HSD, Bonferroni) to determine which specific groups differ significantly from each other.

Perform One-Way ANOVA¶

Perform one-way ANOVA for each biochemical parameter to test if there are significant differences between the groups.

      F-statistic       p-value
TG     240.645764  2.728852e-56
Chol   138.983193  1.199844e-47
Pr      46.600347  3.463912e-31
Alb    108.099666  9.403325e-44
Cre     67.839341  1.099090e-36
Gluc    37.832612  3.089503e-28
ALT    120.119048  2.215039e-45
LDH    124.039701  7.042324e-46
AST     46.562738  3.557535e-31
ALP     61.070735  3.988619e-35
GGT    140.894225  7.348400e-48
CAT      9.361078  1.652621e-11
SOD     17.981701  1.549151e-18
GPX    192.600433  9.142055e-53
LYZ    469.761379  5.536732e-67

Post-Hoc Analysis (Tukey’s HSD)¶

If the ANOVA indicates significant differences (p-value < 0.05), perform Tukey’s HSD test to identify which groups differ significantly.

Tukey HSD Results for TG:
 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05  
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower    upper   reject
------------------------------------------------------
     1      2 -21.1667    0.0 -23.6703 -18.6631   True
     1      3 -11.8333    0.0 -14.3369  -9.3297   True
     1      4 -21.6667    0.0 -24.1703 -19.1631   True
     1      5    -20.0    0.0 -22.5036 -17.4964   True
     1      6 -16.1667    0.0 -18.6703 -13.6631   True
     1      7  -4.8333    0.0  -7.3369  -2.3297   True
     1      8    -16.0    0.0 -18.5036 -13.4964   True
     1      9   2.8333 0.0126   0.3297   5.3369   True
     1     10 -14.1667    0.0 -16.6703 -11.6631   True
     1     11 -16.3333    0.0 -18.8369 -13.8297   True
     1     12    -15.5    0.0 -18.0036 -12.9964   True
     1     13 -14.3333    0.0 -16.8369 -11.8297   True
     1     14  -6.3333    0.0  -8.8369  -3.8297   True
     1     15 -22.8333    0.0 -25.3369 -20.3297   True
     2      3   9.3333    0.0   6.8297  11.8369   True
     2      4     -0.5    1.0  -3.0036   2.0036  False
     2      5   1.1667 0.9452  -1.3369   3.6703  False
     2      6      5.0    0.0   2.4964   7.5036   True
     2      7  16.3333    0.0  13.8297  18.8369   True
     2      8   5.1667    0.0   2.6631   7.6703   True
     2      9     24.0    0.0  21.4964  26.5036   True
     2     10      7.0    0.0   4.4964   9.5036   True
     2     11   4.8333    0.0   2.3297   7.3369   True
     2     12   5.6667    0.0   3.1631   8.1703   True
     2     13   6.8333    0.0   4.3297   9.3369   True
     2     14  14.8333    0.0  12.3297  17.3369   True
     2     15  -1.6667 0.5691  -4.1703   0.8369  False
     3      4  -9.8333    0.0 -12.3369  -7.3297   True
     3      5  -8.1667    0.0 -10.6703  -5.6631   True
     3      6  -4.3333    0.0  -6.8369  -1.8297   True
     3      7      7.0    0.0   4.4964   9.5036   True
     3      8  -4.1667    0.0  -6.6703  -1.6631   True
     3      9  14.6667    0.0  12.1631  17.1703   True
     3     10  -2.3333 0.0941  -4.8369   0.1703  False
     3     11     -4.5    0.0  -7.0036  -1.9964   True
     3     12  -3.6667 0.0002  -6.1703  -1.1631   True
     3     13     -2.5 0.0507  -5.0036   0.0036  False
     3     14      5.5    0.0   2.9964   8.0036   True
     3     15    -11.0    0.0 -13.5036  -8.4964   True
     4      5   1.6667 0.5691  -0.8369   4.1703  False
     4      6      5.5    0.0   2.9964   8.0036   True
     4      7  16.8333    0.0  14.3297  19.3369   True
     4      8   5.6667    0.0   3.1631   8.1703   True
     4      9     24.5    0.0  21.9964  27.0036   True
     4     10      7.5    0.0   4.9964  10.0036   True
     4     11   5.3333    0.0   2.8297   7.8369   True
     4     12   6.1667    0.0   3.6631   8.6703   True
     4     13   7.3333    0.0   4.8297   9.8369   True
     4     14  15.3333    0.0  12.8297  17.8369   True
     4     15  -1.1667 0.9452  -3.6703   1.3369  False
     5      6   3.8333 0.0001   1.3297   6.3369   True
     5      7  15.1667    0.0  12.6631  17.6703   True
     5      8      4.0    0.0   1.4964   6.5036   True
     5      9  22.8333    0.0  20.3297  25.3369   True
     5     10   5.8333    0.0   3.3297   8.3369   True
     5     11   3.6667 0.0002   1.1631   6.1703   True
     5     12      4.5    0.0   1.9964   7.0036   True
     5     13   5.6667    0.0   3.1631   8.1703   True
     5     14  13.6667    0.0  11.1631  16.1703   True
     5     15  -2.8333 0.0126  -5.3369  -0.3297   True
     6      7  11.3333    0.0   8.8297  13.8369   True
     6      8   0.1667    1.0  -2.3369   2.6703  False
     6      9     19.0    0.0  16.4964  21.5036   True
     6     10      2.0 0.2689  -0.5036   4.5036  False
     6     11  -0.1667    1.0  -2.6703   2.3369  False
     6     12   0.6667 0.9998  -1.8369   3.1703  False
     6     13   1.8333 0.4075  -0.6703   4.3369  False
     6     14   9.8333    0.0   7.3297  12.3369   True
     6     15  -6.6667    0.0  -9.1703  -4.1631   True
     7      8 -11.1667    0.0 -13.6703  -8.6631   True
     7      9   7.6667    0.0   5.1631  10.1703   True
     7     10  -9.3333    0.0 -11.8369  -6.8297   True
     7     11    -11.5    0.0 -14.0036  -8.9964   True
     7     12 -10.6667    0.0 -13.1703  -8.1631   True
     7     13     -9.5    0.0 -12.0036  -6.9964   True
     7     14     -1.5 0.7298  -4.0036   1.0036  False
     7     15    -18.0    0.0 -20.5036 -15.4964   True
     8      9  18.8333    0.0  16.3297  21.3369   True
     8     10   1.8333 0.4075  -0.6703   4.3369  False
     8     11  -0.3333    1.0  -2.8369   2.1703  False
     8     12      0.5    1.0  -2.0036   3.0036  False
     8     13   1.6667 0.5691  -0.8369   4.1703  False
     8     14   9.6667    0.0   7.1631  12.1703   True
     8     15  -6.8333    0.0  -9.3369  -4.3297   True
     9     10    -17.0    0.0 -19.5036 -14.4964   True
     9     11 -19.1667    0.0 -21.6703 -16.6631   True
     9     12 -18.3333    0.0 -20.8369 -15.8297   True
     9     13 -17.1667    0.0 -19.6703 -14.6631   True
     9     14  -9.1667    0.0 -11.6703  -6.6631   True
     9     15 -25.6667    0.0 -28.1703 -23.1631   True
    10     11  -2.1667 0.1646  -4.6703   0.3369  False
    10     12  -1.3333 0.8611  -3.8369   1.1703  False
    10     13  -0.1667    1.0  -2.6703   2.3369  False
    10     14   7.8333    0.0   5.3297  10.3369   True
    10     15  -8.6667    0.0 -11.1703  -6.1631   True
    11     12   0.8333 0.9974  -1.6703   3.3369  False
    11     13      2.0 0.2689  -0.5036   4.5036  False
    11     14     10.0    0.0   7.4964  12.5036   True
    11     15     -6.5    0.0  -9.0036  -3.9964   True
    12     13   1.1667 0.9452  -1.3369   3.6703  False
    12     14   9.1667    0.0   6.6631  11.6703   True
    12     15  -7.3333    0.0  -9.8369  -4.8297   True
    13     14      8.0    0.0   5.4964  10.5036   True
    13     15     -8.5    0.0 -11.0036  -5.9964   True
    14     15    -16.5    0.0 -19.0036 -13.9964   True
------------------------------------------------------


Tukey HSD Results for Chol:
 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05  
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower    upper   reject
------------------------------------------------------
     1      2 -49.8333    0.0 -57.0899 -42.5767   True
     1      3 -26.3333    0.0 -33.5899 -19.0767   True
     1      4    -39.5    0.0 -46.7566 -32.2434   True
     1      5 -47.6667    0.0 -54.9233 -40.4101   True
     1      6 -31.8333    0.0 -39.0899 -24.5767   True
     1      7    -11.0 0.0001 -18.2566  -3.7434   True
     1      8 -33.6667    0.0 -40.9233 -26.4101   True
     1      9   2.6667  0.993  -4.5899   9.9233  False
     1     10 -39.1667    0.0 -46.4233 -31.9101   True
     1     11 -36.6667    0.0 -43.9233 -29.4101   True
     1     12 -35.8333    0.0 -43.0899 -28.5767   True
     1     13    -36.0    0.0 -43.2566 -28.7434   True
     1     14    -16.5    0.0 -23.7566  -9.2434   True
     1     15 -55.1667    0.0 -62.4233 -47.9101   True
     2      3     23.5    0.0  16.2434  30.7566   True
     2      4  10.3333 0.0003   3.0767  17.5899   True
     2      5   2.1667 0.9992  -5.0899   9.4233  False
     2      6     18.0    0.0  10.7434  25.2566   True
     2      7  38.8333    0.0  31.5767  46.0899   True
     2      8  16.1667    0.0   8.9101  23.4233   True
     2      9     52.5    0.0  45.2434  59.7566   True
     2     10  10.6667 0.0002   3.4101  17.9233   True
     2     11  13.1667    0.0   5.9101  20.4233   True
     2     12     14.0    0.0   6.7434  21.2566   True
     2     13  13.8333    0.0   6.5767  21.0899   True
     2     14  33.3333    0.0  26.0767  40.5899   True
     2     15  -5.3333 0.4013 -12.5899   1.9233  False
     3      4 -13.1667    0.0 -20.4233  -5.9101   True
     3      5 -21.3333    0.0 -28.5899 -14.0767   True
     3      6     -5.5 0.3504 -12.7566   1.7566  False
     3      7  15.3333    0.0   8.0767  22.5899   True
     3      8  -7.3333 0.0451 -14.5899  -0.0767   True
     3      9     29.0    0.0  21.7434  36.2566   True
     3     10 -12.8333    0.0 -20.0899  -5.5767   True
     3     11 -10.3333 0.0003 -17.5899  -3.0767   True
     3     12     -9.5 0.0015 -16.7566  -2.2434   True
     3     13  -9.6667 0.0011 -16.9233  -2.4101   True
     3     14   9.8333 0.0009   2.5767  17.0899   True
     3     15 -28.8333    0.0 -36.0899 -21.5767   True
     4      5  -8.1667 0.0135 -15.4233  -0.9101   True
     4      6   7.6667 0.0283   0.4101  14.9233   True
     4      7     28.5    0.0  21.2434  35.7566   True
     4      8   5.8333 0.2598  -1.4233  13.0899  False
     4      9  42.1667    0.0  34.9101  49.4233   True
     4     10   0.3333    1.0  -6.9233   7.5899  False
     4     11   2.8333 0.9876  -4.4233  10.0899  False
     4     12   3.6667 0.9016  -3.5899  10.9233  False
     4     13      3.5 0.9291  -3.7566  10.7566  False
     4     14     23.0    0.0  15.7434  30.2566   True
     4     15 -15.6667    0.0 -22.9233  -8.4101   True
     5      6  15.8333    0.0   8.5767  23.0899   True
     5      7  36.6667    0.0  29.4101  43.9233   True
     5      8     14.0    0.0   6.7434  21.2566   True
     5      9  50.3333    0.0  43.0767  57.5899   True
     5     10      8.5 0.0081   1.2434  15.7566   True
     5     11     11.0 0.0001   3.7434  18.2566   True
     5     12  11.8333    0.0   4.5767  19.0899   True
     5     13  11.6667    0.0   4.4101  18.9233   True
     5     14  31.1667    0.0  23.9101  38.4233   True
     5     15     -7.5 0.0358 -14.7566  -0.2434   True
     6      7  20.8333    0.0  13.5767  28.0899   True
     6      8  -1.8333 0.9999  -9.0899   5.4233  False
     6      9     34.5    0.0  27.2434  41.7566   True
     6     10  -7.3333 0.0451 -14.5899  -0.0767   True
     6     11  -4.8333 0.5682 -12.0899   2.4233  False
     6     12     -4.0 0.8286 -11.2566   3.2566  False
     6     13  -4.1667 0.7838 -11.4233   3.0899  False
     6     14  15.3333    0.0   8.0767  22.5899   True
     6     15 -23.3333    0.0 -30.5899 -16.0767   True
     7      8 -22.6667    0.0 -29.9233 -15.4101   True
     7      9  13.6667    0.0   6.4101  20.9233   True
     7     10 -28.1667    0.0 -35.4233 -20.9101   True
     7     11 -25.6667    0.0 -32.9233 -18.4101   True
     7     12 -24.8333    0.0 -32.0899 -17.5767   True
     7     13    -25.0    0.0 -32.2566 -17.7434   True
     7     14     -5.5 0.3504 -12.7566   1.7566  False
     7     15 -44.1667    0.0 -51.4233 -36.9101   True
     8      9  36.3333    0.0  29.0767  43.5899   True
     8     10     -5.5 0.3504 -12.7566   1.7566  False
     8     11     -3.0 0.9794 -10.2566   4.2566  False
     8     12  -2.1667 0.9992  -9.4233   5.0899  False
     8     13  -2.3333 0.9982  -9.5899   4.9233  False
     8     14  17.1667    0.0   9.9101  24.4233   True
     8     15    -21.5    0.0 -28.7566 -14.2434   True
     9     10 -41.8333    0.0 -49.0899 -34.5767   True
     9     11 -39.3333    0.0 -46.5899 -32.0767   True
     9     12    -38.5    0.0 -45.7566 -31.2434   True
     9     13 -38.6667    0.0 -45.9233 -31.4101   True
     9     14 -19.1667    0.0 -26.4233 -11.9101   True
     9     15 -57.8333    0.0 -65.0899 -50.5767   True
    10     11      2.5 0.9963  -4.7566   9.7566  False
    10     12   3.3333 0.9509  -3.9233  10.5899  False
    10     13   3.1667 0.9674  -4.0899  10.4233  False
    10     14  22.6667    0.0  15.4101  29.9233   True
    10     15    -16.0    0.0 -23.2566  -8.7434   True
    11     12   0.8333    1.0  -6.4233   8.0899  False
    11     13   0.6667    1.0  -6.5899   7.9233  False
    11     14  20.1667    0.0  12.9101  27.4233   True
    11     15    -18.5    0.0 -25.7566 -11.2434   True
    12     13  -0.1667    1.0  -7.4233   7.0899  False
    12     14  19.3333    0.0  12.0767  26.5899   True
    12     15 -19.3333    0.0 -26.5899 -12.0767   True
    13     14     19.5    0.0  12.2434  26.7566   True
    13     15 -19.1667    0.0 -26.4233 -11.9101   True
    14     15 -38.6667    0.0 -45.9233 -31.4101   True
------------------------------------------------------


Tukey HSD Results for Pr:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2   1.7167    0.0  1.0458  2.3875   True
     1      3  -0.0833    1.0 -0.7542  0.5875  False
     1      4   0.7667 0.0111  0.0958  1.4375   True
     1      5   1.2167    0.0  0.5458  1.8875   True
     1      6   0.5833 0.1593 -0.0875  1.2542  False
     1      7  -0.3167 0.9396 -0.9875  0.3542  False
     1      8     0.75 0.0147  0.0791  1.4209   True
     1      9  -1.1833    0.0 -1.8542 -0.5125   True
     1     10   0.5167 0.3248 -0.1542  1.1875  False
     1     11   0.7167 0.0251  0.0458  1.3875   True
     1     12   0.8167 0.0047  0.1458  1.4875   True
     1     13      2.5    0.0  1.8291  3.1709   True
     1     14  -0.5167 0.3248 -1.1875  0.1542  False
     1     15      1.3    0.0  0.6291  1.9709   True
     2      3     -1.8    0.0 -2.4709 -1.1291   True
     2      4    -0.95 0.0004 -1.6209 -0.2791   True
     2      5     -0.5  0.378 -1.1709  0.1709  False
     2      6  -1.1333    0.0 -1.8042 -0.4625   True
     2      7  -2.0333    0.0 -2.7042 -1.3625   True
     2      8  -0.9667 0.0003 -1.6375 -0.2958   True
     2      9     -2.9    0.0 -3.5709 -2.2291   True
     2     10     -1.2    0.0 -1.8709 -0.5291   True
     2     11     -1.0 0.0001 -1.6709 -0.3291   True
     2     12     -0.9  0.001 -1.5709 -0.2291   True
     2     13   0.7833 0.0084  0.1125  1.4542   True
     2     14  -2.2333    0.0 -2.9042 -1.5625   True
     2     15  -0.4167 0.6787 -1.0875  0.2542  False
     3      4     0.85 0.0026  0.1791  1.5209   True
     3      5      1.3    0.0  0.6291  1.9709   True
     3      6   0.6667 0.0531 -0.0042  1.3375  False
     3      7  -0.2333 0.9959 -0.9042  0.4375  False
     3      8   0.8333 0.0035  0.1625  1.5042   True
     3      9     -1.1    0.0 -1.7709 -0.4291   True
     3     10      0.6 0.1301 -0.0709  1.2709  False
     3     11      0.8 0.0063  0.1291  1.4709   True
     3     12      0.9  0.001  0.2291  1.5709   True
     3     13   2.5833    0.0  1.9125  3.2542   True
     3     14  -0.4333 0.6182 -1.1042  0.2375  False
     3     15   1.3833    0.0  0.7125  2.0542   True
     4      5     0.45 0.5565 -0.2209  1.1209  False
     4      6  -0.1833 0.9997 -0.8542  0.4875  False
     4      7  -1.0833    0.0 -1.7542 -0.4125   True
     4      8  -0.0167    1.0 -0.6875  0.6542  False
     4      9    -1.95    0.0 -2.6209 -1.2791   True
     4     10    -0.25  0.992 -0.9209  0.4209  False
     4     11    -0.05    1.0 -0.7209  0.6209  False
     4     12     0.05    1.0 -0.6209  0.7209  False
     4     13   1.7333    0.0  1.0625  2.4042   True
     4     14  -1.2833    0.0 -1.9542 -0.6125   True
     4     15   0.5333  0.276 -0.1375  1.2042  False
     5      6  -0.6333 0.0845 -1.3042  0.0375  False
     5      7  -1.5333    0.0 -2.2042 -0.8625   True
     5      8  -0.4667 0.4949 -1.1375  0.2042  False
     5      9     -2.4    0.0 -3.0709 -1.7291   True
     5     10     -0.7 0.0324 -1.3709 -0.0291   True
     5     11     -0.5  0.378 -1.1709  0.1709  False
     5     12     -0.4 0.7363 -1.0709  0.2709  False
     5     13   1.2833    0.0  0.6125  1.9542   True
     5     14  -1.7333    0.0 -2.4042 -1.0625   True
     5     15   0.0833    1.0 -0.5875  0.7542  False
     6      7     -0.9  0.001 -1.5709 -0.2291   True
     6      8   0.1667 0.9999 -0.5042  0.8375  False
     6      9  -1.7667    0.0 -2.4375 -1.0958   True
     6     10  -0.0667    1.0 -0.7375  0.6042  False
     6     11   0.1333    1.0 -0.5375  0.8042  False
     6     12   0.2333 0.9959 -0.4375  0.9042  False
     6     13   1.9167    0.0  1.2458  2.5875   True
     6     14     -1.1    0.0 -1.7709 -0.4291   True
     6     15   0.7167 0.0251  0.0458  1.3875   True
     7      8   1.0667    0.0  0.3958  1.7375   True
     7      9  -0.8667 0.0019 -1.5375 -0.1958   True
     7     10   0.8333 0.0035  0.1625  1.5042   True
     7     11   1.0333 0.0001  0.3625  1.7042   True
     7     12   1.1333    0.0  0.4625  1.8042   True
     7     13   2.8167    0.0  2.1458  3.4875   True
     7     14     -0.2 0.9992 -0.8709  0.4709  False
     7     15   1.6167    0.0  0.9458  2.2875   True
     8      9  -1.9333    0.0 -2.6042 -1.2625   True
     8     10  -0.2333 0.9959 -0.9042  0.4375  False
     8     11  -0.0333    1.0 -0.7042  0.6375  False
     8     12   0.0667    1.0 -0.6042  0.7375  False
     8     13     1.75    0.0  1.0791  2.4209   True
     8     14  -1.2667    0.0 -1.9375 -0.5958   True
     8     15     0.55 0.2321 -0.1209  1.2209  False
     9     10      1.7    0.0  1.0291  2.3709   True
     9     11      1.9    0.0  1.2291  2.5709   True
     9     12      2.0    0.0  1.3291  2.6709   True
     9     13   3.6833    0.0  3.0125  4.3542   True
     9     14   0.6667 0.0531 -0.0042  1.3375  False
     9     15   2.4833    0.0  1.8125  3.1542   True
    10     11      0.2 0.9992 -0.4709  0.8709  False
    10     12      0.3 0.9603 -0.3709  0.9709  False
    10     13   1.9833    0.0  1.3125  2.6542   True
    10     14  -1.0333 0.0001 -1.7042 -0.3625   True
    10     15   0.7833 0.0084  0.1125  1.4542   True
    11     12      0.1    1.0 -0.5709  0.7709  False
    11     13   1.7833    0.0  1.1125  2.4542   True
    11     14  -1.2333    0.0 -1.9042 -0.5625   True
    11     15   0.5833 0.1593 -0.0875  1.2542  False
    12     13   1.6833    0.0  1.0125  2.3542   True
    12     14  -1.3333    0.0 -2.0042 -0.6625   True
    12     15   0.4833  0.435 -0.1875  1.1542  False
    13     14  -3.0167    0.0 -3.6875 -2.3458   True
    13     15     -1.2    0.0 -1.8709 -0.5291   True
    14     15   1.8167    0.0  1.1458  2.4875   True
----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for Alb:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2   0.8383    0.0  0.6498  1.0269   True
     1      3  -0.1583 0.2008 -0.3469  0.0302  False
     1      4      0.0    1.0 -0.1886  0.1886  False
     1      5    0.725    0.0  0.5364  0.9136   True
     1      6   0.0133    1.0 -0.1752  0.2019  False
     1      7  -0.0533 0.9996 -0.2419  0.1352  False
     1      8     0.32    0.0  0.1314  0.5086   True
     1      9    -0.35    0.0 -0.5386 -0.1614   True
     1     10    0.155 0.2287 -0.0336  0.3436  False
     1     11    0.205 0.0205  0.0164  0.3936   True
     1     12   0.1433 0.3459 -0.0452  0.3319  False
     1     13   0.9717    0.0  0.7831  1.1602   True
     1     14   -0.255 0.0009 -0.4436 -0.0664   True
     1     15     0.47    0.0  0.2814  0.6586   True
     2      3  -0.9967    0.0 -1.1852 -0.8081   True
     2      4  -0.8383    0.0 -1.0269 -0.6498   True
     2      5  -0.1133 0.7256 -0.3019  0.0752  False
     2      6   -0.825    0.0 -1.0136 -0.6364   True
     2      7  -0.8917    0.0 -1.0802 -0.7031   True
     2      8  -0.5183    0.0 -0.7069 -0.3298   True
     2      9  -1.1883    0.0 -1.3769 -0.9998   True
     2     10  -0.6833    0.0 -0.8719 -0.4948   True
     2     11  -0.6333    0.0 -0.8219 -0.4448   True
     2     12   -0.695    0.0 -0.8836 -0.5064   True
     2     13   0.1333 0.4671 -0.0552  0.3219  False
     2     14  -1.0933    0.0 -1.2819 -0.9048   True
     2     15  -0.3683    0.0 -0.5569 -0.1798   True
     3      4   0.1583 0.2008 -0.0302  0.3469  False
     3      5   0.8833    0.0  0.6948  1.0719   True
     3      6   0.1717 0.1137 -0.0169  0.3602  False
     3      7    0.105 0.8183 -0.0836  0.2936  False
     3      8   0.4783    0.0  0.2898  0.6669   True
     3      9  -0.1917 0.0426 -0.3802 -0.0031   True
     3     10   0.3133    0.0  0.1248  0.5019   True
     3     11   0.3633    0.0  0.1748  0.5519   True
     3     12   0.3017    0.0  0.1131  0.4902   True
     3     13     1.13    0.0  0.9414  1.3186   True
     3     14  -0.0967 0.8916 -0.2852  0.0919  False
     3     15   0.6283    0.0  0.4398  0.8169   True
     4      5    0.725    0.0  0.5364  0.9136   True
     4      6   0.0133    1.0 -0.1752  0.2019  False
     4      7  -0.0533 0.9996 -0.2419  0.1352  False
     4      8     0.32    0.0  0.1314  0.5086   True
     4      9    -0.35    0.0 -0.5386 -0.1614   True
     4     10    0.155 0.2287 -0.0336  0.3436  False
     4     11    0.205 0.0205  0.0164  0.3936   True
     4     12   0.1433 0.3459 -0.0452  0.3319  False
     4     13   0.9717    0.0  0.7831  1.1602   True
     4     14   -0.255 0.0009 -0.4436 -0.0664   True
     4     15     0.47    0.0  0.2814  0.6586   True
     5      6  -0.7117    0.0 -0.9002 -0.5231   True
     5      7  -0.7783    0.0 -0.9669 -0.5898   True
     5      8   -0.405    0.0 -0.5936 -0.2164   True
     5      9   -1.075    0.0 -1.2636 -0.8864   True
     5     10    -0.57    0.0 -0.7586 -0.3814   True
     5     11    -0.52    0.0 -0.7086 -0.3314   True
     5     12  -0.5817    0.0 -0.7702 -0.3931   True
     5     13   0.2467 0.0016  0.0581  0.4352   True
     5     14    -0.98    0.0 -1.1686 -0.7914   True
     5     15   -0.255 0.0009 -0.4436 -0.0664   True
     6      7  -0.0667 0.9952 -0.2552  0.1219  False
     6      8   0.3067    0.0  0.1181  0.4952   True
     6      9  -0.3633    0.0 -0.5519 -0.1748   True
     6     10   0.1417  0.365 -0.0469  0.3302  False
     6     11   0.1917 0.0426  0.0031  0.3802   True
     6     12     0.13 0.5103 -0.0586  0.3186  False
     6     13   0.9583    0.0  0.7698  1.1469   True
     6     14  -0.2683 0.0004 -0.4569 -0.0798   True
     6     15   0.4567    0.0  0.2681  0.6452   True
     7      8   0.3733    0.0  0.1848  0.5619   True
     7      9  -0.2967    0.0 -0.4852 -0.1081   True
     7     10   0.2083  0.017  0.0198  0.3969   True
     7     11   0.2583 0.0007  0.0698  0.4469   True
     7     12   0.1967 0.0326  0.0081  0.3852   True
     7     13    1.025    0.0  0.8364  1.2136   True
     7     14  -0.2017 0.0248 -0.3902 -0.0131   True
     7     15   0.5233    0.0  0.3348  0.7119   True
     8      9    -0.67    0.0 -0.8586 -0.4814   True
     8     10   -0.165 0.1525 -0.3536  0.0236  False
     8     11   -0.115 0.7053 -0.3036  0.0736  False
     8     12  -0.1767 0.0902 -0.3652  0.0119  False
     8     13   0.6517    0.0  0.4631  0.8402   True
     8     14   -0.575    0.0 -0.7636 -0.3864   True
     8     15     0.15 0.2752 -0.0386  0.3386  False
     9     10    0.505    0.0  0.3164  0.6936   True
     9     11    0.555    0.0  0.3664  0.7436   True
     9     12   0.4933    0.0  0.3048  0.6819   True
     9     13   1.3217    0.0  1.1331  1.5102   True
     9     14    0.095 0.9036 -0.0936  0.2836  False
     9     15     0.82    0.0  0.6314  1.0086   True
    10     11     0.05 0.9998 -0.1386  0.2386  False
    10     12  -0.0117    1.0 -0.2002  0.1769  False
    10     13   0.8167    0.0  0.6281  1.0052   True
    10     14    -0.41    0.0 -0.5986 -0.2214   True
    10     15    0.315    0.0  0.1264  0.5036   True
    11     12  -0.0617 0.9978 -0.2502  0.1269  False
    11     13   0.7667    0.0  0.5781  0.9552   True
    11     14    -0.46    0.0 -0.6486 -0.2714   True
    11     15    0.265 0.0004  0.0764  0.4536   True
    12     13   0.8283    0.0  0.6398  1.0169   True
    12     14  -0.3983    0.0 -0.5869 -0.2098   True
    12     15   0.3267    0.0  0.1381  0.5152   True
    13     14  -1.2267    0.0 -1.4152 -1.0381   True
    13     15  -0.5017    0.0 -0.6902 -0.3131   True
    14     15    0.725    0.0  0.5364  0.9136   True
----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for Cre:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2  -0.0233 0.0008 -0.0404 -0.0062   True
     1      3   -0.015 0.1499 -0.0321  0.0021  False
     1      4   0.0067 0.9878 -0.0104  0.0238  False
     1      5  -0.0417    0.0 -0.0588 -0.0246   True
     1      6    0.025 0.0002  0.0079  0.0421   True
     1      7  -0.0283    0.0 -0.0454 -0.0112   True
     1      8   0.0017    1.0 -0.0154  0.0188  False
     1      9   0.0333    0.0  0.0162  0.0504   True
     1     10  -0.0333    0.0 -0.0504 -0.0162   True
     1     11  -0.0333    0.0 -0.0504 -0.0162   True
     1     12    0.015 0.1499 -0.0021  0.0321  False
     1     13  -0.0467    0.0 -0.0638 -0.0296   True
     1     14   0.0433    0.0  0.0262  0.0604   True
     1     15  -0.0267 0.0001 -0.0438 -0.0096   True
     2      3   0.0083 0.9237 -0.0088  0.0254  False
     2      4     0.03    0.0  0.0129  0.0471   True
     2      5  -0.0183 0.0241 -0.0354 -0.0012   True
     2      6   0.0483    0.0  0.0312  0.0654   True
     2      7   -0.005 0.9993 -0.0221  0.0121  False
     2      8    0.025 0.0002  0.0079  0.0421   True
     2      9   0.0567    0.0  0.0396  0.0738   True
     2     10    -0.01 0.7615 -0.0271  0.0071  False
     2     11    -0.01 0.7615 -0.0271  0.0071  False
     2     12   0.0383    0.0  0.0212  0.0554   True
     2     13  -0.0233 0.0008 -0.0404 -0.0062   True
     2     14   0.0667    0.0  0.0496  0.0838   True
     2     15  -0.0033    1.0 -0.0204  0.0138  False
     3      4   0.0217 0.0026  0.0046  0.0388   True
     3      5  -0.0267 0.0001 -0.0438 -0.0096   True
     3      6     0.04    0.0  0.0229  0.0571   True
     3      7  -0.0133 0.3055 -0.0304  0.0038  False
     3      8   0.0167 0.0638 -0.0004  0.0338  False
     3      9   0.0483    0.0  0.0312  0.0654   True
     3     10  -0.0183 0.0241 -0.0354 -0.0012   True
     3     11  -0.0183 0.0241 -0.0354 -0.0012   True
     3     12     0.03    0.0  0.0129  0.0471   True
     3     13  -0.0317    0.0 -0.0488 -0.0146   True
     3     14   0.0583    0.0  0.0412  0.0754   True
     3     15  -0.0117  0.528 -0.0288  0.0054  False
     4      5  -0.0483    0.0 -0.0654 -0.0312   True
     4      6   0.0183 0.0241  0.0012  0.0354   True
     4      7   -0.035    0.0 -0.0521 -0.0179   True
     4      8   -0.005 0.9993 -0.0221  0.0121  False
     4      9   0.0267 0.0001  0.0096  0.0438   True
     4     10    -0.04    0.0 -0.0571 -0.0229   True
     4     11    -0.04    0.0 -0.0571 -0.0229   True
     4     12   0.0083 0.9237 -0.0088  0.0254  False
     4     13  -0.0533    0.0 -0.0704 -0.0362   True
     4     14   0.0367    0.0  0.0196  0.0538   True
     4     15  -0.0333    0.0 -0.0504 -0.0162   True
     5      6   0.0667    0.0  0.0496  0.0838   True
     5      7   0.0133 0.3055 -0.0038  0.0304  False
     5      8   0.0433    0.0  0.0262  0.0604   True
     5      9    0.075    0.0  0.0579  0.0921   True
     5     10   0.0083 0.9237 -0.0088  0.0254  False
     5     11   0.0083 0.9237 -0.0088  0.0254  False
     5     12   0.0567    0.0  0.0396  0.0738   True
     5     13   -0.005 0.9993 -0.0221  0.0121  False
     5     14    0.085    0.0  0.0679  0.1021   True
     5     15    0.015 0.1499 -0.0021  0.0321  False
     6      7  -0.0533    0.0 -0.0704 -0.0362   True
     6      8  -0.0233 0.0008 -0.0404 -0.0062   True
     6      9   0.0083 0.9237 -0.0088  0.0254  False
     6     10  -0.0583    0.0 -0.0754 -0.0412   True
     6     11  -0.0583    0.0 -0.0754 -0.0412   True
     6     12    -0.01 0.7615 -0.0271  0.0071  False
     6     13  -0.0717    0.0 -0.0888 -0.0546   True
     6     14   0.0183 0.0241  0.0012  0.0354   True
     6     15  -0.0517    0.0 -0.0688 -0.0346   True
     7      8     0.03    0.0  0.0129  0.0471   True
     7      9   0.0617    0.0  0.0446  0.0788   True
     7     10   -0.005 0.9993 -0.0221  0.0121  False
     7     11   -0.005 0.9993 -0.0221  0.0121  False
     7     12   0.0433    0.0  0.0262  0.0604   True
     7     13  -0.0183 0.0241 -0.0354 -0.0012   True
     7     14   0.0717    0.0  0.0546  0.0888   True
     7     15   0.0017    1.0 -0.0154  0.0188  False
     8      9   0.0317    0.0  0.0146  0.0488   True
     8     10   -0.035    0.0 -0.0521 -0.0179   True
     8     11   -0.035    0.0 -0.0521 -0.0179   True
     8     12   0.0133 0.3055 -0.0038  0.0304  False
     8     13  -0.0483    0.0 -0.0654 -0.0312   True
     8     14   0.0417    0.0  0.0246  0.0588   True
     8     15  -0.0283    0.0 -0.0454 -0.0112   True
     9     10  -0.0667    0.0 -0.0838 -0.0496   True
     9     11  -0.0667    0.0 -0.0838 -0.0496   True
     9     12  -0.0183 0.0241 -0.0354 -0.0012   True
     9     13    -0.08    0.0 -0.0971 -0.0629   True
     9     14     0.01 0.7615 -0.0071  0.0271  False
     9     15    -0.06    0.0 -0.0771 -0.0429   True
    10     11      0.0    1.0 -0.0171  0.0171  False
    10     12   0.0483    0.0  0.0312  0.0654   True
    10     13  -0.0133 0.3055 -0.0304  0.0038  False
    10     14   0.0767    0.0  0.0596  0.0938   True
    10     15   0.0067 0.9878 -0.0104  0.0238  False
    11     12   0.0483    0.0  0.0312  0.0654   True
    11     13  -0.0133 0.3055 -0.0304  0.0038  False
    11     14   0.0767    0.0  0.0596  0.0938   True
    11     15   0.0067 0.9878 -0.0104  0.0238  False
    12     13  -0.0617    0.0 -0.0788 -0.0446   True
    12     14   0.0283    0.0  0.0112  0.0454   True
    12     15  -0.0417    0.0 -0.0588 -0.0246   True
    13     14     0.09    0.0  0.0729  0.1071   True
    13     15     0.02 0.0082  0.0029  0.0371   True
    14     15    -0.07    0.0 -0.0871 -0.0529   True
----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for Gluc:
 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
=====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower    upper  reject
-----------------------------------------------------
     1      2  -0.6667 0.9986  -2.7903  1.4569  False
     1      3      0.0    1.0  -2.1236  2.1236  False
     1      4   0.6667 0.9986  -1.4569  2.7903  False
     1      5  -5.8333    0.0  -7.9569 -3.7097   True
     1      6   0.3333    1.0  -1.7903  2.4569  False
     1      7     -1.5 0.4688  -3.6236  0.6236  False
     1      8   0.1667    1.0  -1.9569  2.2903  False
     1      9      3.0 0.0004   0.8764  5.1236   True
     1     10  -1.3333 0.6624  -3.4569  0.7903  False
     1     11  -0.1667    1.0  -2.2903  1.9569  False
     1     12      1.0 0.9407  -1.1236  3.1236  False
     1     13  -7.1667    0.0  -9.2903 -5.0431   True
     1     14   1.1667  0.832  -0.9569  3.2903  False
     1     15     -2.5 0.0075  -4.6236 -0.3764   True
     2      3   0.6667 0.9986  -1.4569  2.7903  False
     2      4   1.3333 0.6624  -0.7903  3.4569  False
     2      5  -5.1667    0.0  -7.2903 -3.0431   True
     2      6      1.0 0.9407  -1.1236  3.1236  False
     2      7  -0.8333 0.9871  -2.9569  1.2903  False
     2      8   0.8333 0.9871  -1.2903  2.9569  False
     2      9   3.6667    0.0   1.5431  5.7903   True
     2     10  -0.6667 0.9986  -2.7903  1.4569  False
     2     11      0.5 0.9999  -1.6236  2.6236  False
     2     12   1.6667 0.2954  -0.4569  3.7903  False
     2     13     -6.5    0.0  -8.6236 -4.3764   True
     2     14   1.8333 0.1673  -0.2903  3.9569  False
     2     15  -1.8333 0.1673  -3.9569  0.2903  False
     3      4   0.6667 0.9986  -1.4569  2.7903  False
     3      5  -5.8333    0.0  -7.9569 -3.7097   True
     3      6   0.3333    1.0  -1.7903  2.4569  False
     3      7     -1.5 0.4688  -3.6236  0.6236  False
     3      8   0.1667    1.0  -1.9569  2.2903  False
     3      9      3.0 0.0004   0.8764  5.1236   True
     3     10  -1.3333 0.6624  -3.4569  0.7903  False
     3     11  -0.1667    1.0  -2.2903  1.9569  False
     3     12      1.0 0.9407  -1.1236  3.1236  False
     3     13  -7.1667    0.0  -9.2903 -5.0431   True
     3     14   1.1667  0.832  -0.9569  3.2903  False
     3     15     -2.5 0.0075  -4.6236 -0.3764   True
     4      5     -6.5    0.0  -8.6236 -4.3764   True
     4      6  -0.3333    1.0  -2.4569  1.7903  False
     4      7  -2.1667 0.0409  -4.2903 -0.0431   True
     4      8     -0.5 0.9999  -2.6236  1.6236  False
     4      9   2.3333 0.0181   0.2097  4.4569   True
     4     10     -2.0 0.0862  -4.1236  0.1236  False
     4     11  -0.8333 0.9871  -2.9569  1.2903  False
     4     12   0.3333    1.0  -1.7903  2.4569  False
     4     13  -7.8333    0.0  -9.9569 -5.7097   True
     4     14      0.5 0.9999  -1.6236  2.6236  False
     4     15  -3.1667 0.0001  -5.2903 -1.0431   True
     5      6   6.1667    0.0   4.0431  8.2903   True
     5      7   4.3333    0.0   2.2097  6.4569   True
     5      8      6.0    0.0   3.8764  8.1236   True
     5      9   8.8333    0.0   6.7097 10.9569   True
     5     10      4.5    0.0   2.3764  6.6236   True
     5     11   5.6667    0.0   3.5431  7.7903   True
     5     12   6.8333    0.0   4.7097  8.9569   True
     5     13  -1.3333 0.6624  -3.4569  0.7903  False
     5     14      7.0    0.0   4.8764  9.1236   True
     5     15   3.3333    0.0   1.2097  5.4569   True
     6      7  -1.8333 0.1673  -3.9569  0.2903  False
     6      8  -0.1667    1.0  -2.2903  1.9569  False
     6      9   2.6667  0.003   0.5431  4.7903   True
     6     10  -1.6667 0.2954  -3.7903  0.4569  False
     6     11     -0.5 0.9999  -2.6236  1.6236  False
     6     12   0.6667 0.9986  -1.4569  2.7903  False
     6     13     -7.5    0.0  -9.6236 -5.3764   True
     6     14   0.8333 0.9871  -1.2903  2.9569  False
     6     15  -2.8333 0.0011  -4.9569 -0.7097   True
     7      8   1.6667 0.2954  -0.4569  3.7903  False
     7      9      4.5    0.0   2.3764  6.6236   True
     7     10   0.1667    1.0  -1.9569  2.2903  False
     7     11   1.3333 0.6624  -0.7903  3.4569  False
     7     12      2.5 0.0075   0.3764  4.6236   True
     7     13  -5.6667    0.0  -7.7903 -3.5431   True
     7     14   2.6667  0.003   0.5431  4.7903   True
     7     15     -1.0 0.9407  -3.1236  1.1236  False
     8      9   2.8333 0.0011   0.7097  4.9569   True
     8     10     -1.5 0.4688  -3.6236  0.6236  False
     8     11  -0.3333    1.0  -2.4569  1.7903  False
     8     12   0.8333 0.9871  -1.2903  2.9569  False
     8     13  -7.3333    0.0  -9.4569 -5.2097   True
     8     14      1.0 0.9407  -1.1236  3.1236  False
     8     15  -2.6667  0.003  -4.7903 -0.5431   True
     9     10  -4.3333    0.0  -6.4569 -2.2097   True
     9     11  -3.1667 0.0001  -5.2903 -1.0431   True
     9     12     -2.0 0.0862  -4.1236  0.1236  False
     9     13 -10.1667    0.0 -12.2903 -8.0431   True
     9     14  -1.8333 0.1673  -3.9569  0.2903  False
     9     15     -5.5    0.0  -7.6236 -3.3764   True
    10     11   1.1667  0.832  -0.9569  3.2903  False
    10     12   2.3333 0.0181   0.2097  4.4569   True
    10     13  -5.8333    0.0  -7.9569 -3.7097   True
    10     14      2.5 0.0075   0.3764  4.6236   True
    10     15  -1.1667  0.832  -3.2903  0.9569  False
    11     12   1.1667  0.832  -0.9569  3.2903  False
    11     13     -7.0    0.0  -9.1236 -4.8764   True
    11     14   1.3333 0.6624  -0.7903  3.4569  False
    11     15  -2.3333 0.0181  -4.4569 -0.2097   True
    12     13  -8.1667    0.0 -10.2903 -6.0431   True
    12     14   0.1667    1.0  -1.9569  2.2903  False
    12     15     -3.5    0.0  -5.6236 -1.3764   True
    13     14   8.3333    0.0   6.2097 10.4569   True
    13     15   4.6667    0.0   2.5431  6.7903   True
    14     15  -3.6667    0.0  -5.7903 -1.5431   True
-----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for ALT:
 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05  
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower    upper   reject
------------------------------------------------------
     1      2  -8.6667    0.0  -11.141  -6.1924   True
     1      3  -7.3333    0.0  -9.8076   -4.859   True
     1      4     -9.0    0.0 -11.4743  -6.5257   True
     1      5    -13.5    0.0 -15.9743 -11.0257   True
     1      6  -0.8333 0.9971  -3.3076    1.641  False
     1      7     -2.5 0.0452  -4.9743  -0.0257   True
     1      8  -3.8333 0.0001  -6.3076   -1.359   True
     1      9   3.3333 0.0009    0.859   5.8076   True
     1     10  -2.3333 0.0853  -4.8076    0.141  False
     1     11  -3.3333 0.0009  -5.8076   -0.859   True
     1     12     -3.5 0.0004  -5.9743  -1.0257   True
     1     13 -17.1667    0.0  -19.641 -14.6924   True
     1     14  -4.8333    0.0  -7.3076   -2.359   True
     1     15 -11.1667    0.0  -13.641  -8.6924   True
     2      3   1.3333 0.8506   -1.141   3.8076  False
     2      4  -0.3333    1.0  -2.8076    2.141  False
     2      5  -4.8333    0.0  -7.3076   -2.359   True
     2      6   7.8333    0.0    5.359  10.3076   True
     2      7   6.1667    0.0   3.6924    8.641   True
     2      8   4.8333    0.0    2.359   7.3076   True
     2      9     12.0    0.0   9.5257  14.4743   True
     2     10   6.3333    0.0    3.859   8.8076   True
     2     11   5.3333    0.0    2.859   7.8076   True
     2     12   5.1667    0.0   2.6924    7.641   True
     2     13     -8.5    0.0 -10.9743  -6.0257   True
     2     14   3.8333 0.0001    1.359   6.3076   True
     2     15     -2.5 0.0452  -4.9743  -0.0257   True
     3      4  -1.6667 0.5495   -4.141   0.8076  False
     3      5  -6.1667    0.0   -8.641  -3.6924   True
     3      6      6.5    0.0   4.0257   8.9743   True
     3      7   4.8333    0.0    2.359   7.3076   True
     3      8      3.5 0.0004   1.0257   5.9743   True
     3      9  10.6667    0.0   8.1924   13.141   True
     3     10      5.0    0.0   2.5257   7.4743   True
     3     11      4.0    0.0   1.5257   6.4743   True
     3     12   3.8333 0.0001    1.359   6.3076   True
     3     13  -9.8333    0.0 -12.3076   -7.359   True
     3     14      2.5 0.0452   0.0257   4.9743   True
     3     15  -3.8333 0.0001  -6.3076   -1.359   True
     4      5     -4.5    0.0  -6.9743  -2.0257   True
     4      6   8.1667    0.0   5.6924   10.641   True
     4      7      6.5    0.0   4.0257   8.9743   True
     4      8   5.1667    0.0   2.6924    7.641   True
     4      9  12.3333    0.0    9.859  14.8076   True
     4     10   6.6667    0.0   4.1924    9.141   True
     4     11   5.6667    0.0   3.1924    8.141   True
     4     12      5.5    0.0   3.0257   7.9743   True
     4     13  -8.1667    0.0  -10.641  -5.6924   True
     4     14   4.1667    0.0   1.6924    6.641   True
     4     15  -2.1667 0.1516   -4.641   0.3076  False
     5      6  12.6667    0.0  10.1924   15.141   True
     5      7     11.0    0.0   8.5257  13.4743   True
     5      8   9.6667    0.0   7.1924   12.141   True
     5      9  16.8333    0.0   14.359  19.3076   True
     5     10  11.1667    0.0   8.6924   13.641   True
     5     11  10.1667    0.0   7.6924   12.641   True
     5     12     10.0    0.0   7.5257  12.4743   True
     5     13  -3.6667 0.0002   -6.141  -1.1924   True
     5     14   8.6667    0.0   6.1924   11.141   True
     5     15   2.3333 0.0853   -0.141   4.8076  False
     6      7  -1.6667 0.5495   -4.141   0.8076  False
     6      8     -3.0  0.005  -5.4743  -0.5257   True
     6      9   4.1667    0.0   1.6924    6.641   True
     6     10     -1.5 0.7136  -3.9743   0.9743  False
     6     11     -2.5 0.0452  -4.9743  -0.0257   True
     6     12  -2.6667 0.0227   -5.141  -0.1924   True
     6     13 -16.3333    0.0 -18.8076  -13.859   True
     6     14     -4.0    0.0  -6.4743  -1.5257   True
     6     15 -10.3333    0.0 -12.8076   -7.859   True
     7      8  -1.3333 0.8506  -3.8076    1.141  False
     7      9   5.8333    0.0    3.359   8.3076   True
     7     10   0.1667    1.0  -2.3076    2.641  False
     7     11  -0.8333 0.9971  -3.3076    1.641  False
     7     12     -1.0 0.9831  -3.4743   1.4743  False
     7     13 -14.6667    0.0  -17.141 -12.1924   True
     7     14  -2.3333 0.0853  -4.8076    0.141  False
     7     15  -8.6667    0.0  -11.141  -6.1924   True
     8      9   7.1667    0.0   4.6924    9.641   True
     8     10      1.5 0.7136  -0.9743   3.9743  False
     8     11      0.5    1.0  -1.9743   2.9743  False
     8     12   0.3333    1.0   -2.141   2.8076  False
     8     13 -13.3333    0.0 -15.8076  -10.859   True
     8     14     -1.0 0.9831  -3.4743   1.4743  False
     8     15  -7.3333    0.0  -9.8076   -4.859   True
     9     10  -5.6667    0.0   -8.141  -3.1924   True
     9     11  -6.6667    0.0   -9.141  -4.1924   True
     9     12  -6.8333    0.0  -9.3076   -4.359   True
     9     13    -20.5    0.0 -22.9743 -18.0257   True
     9     14  -8.1667    0.0  -10.641  -5.6924   True
     9     15    -14.5    0.0 -16.9743 -12.0257   True
    10     11     -1.0 0.9831  -3.4743   1.4743  False
    10     12  -1.1667 0.9401   -3.641   1.3076  False
    10     13 -14.8333    0.0 -17.3076  -12.359   True
    10     14     -2.5 0.0452  -4.9743  -0.0257   True
    10     15  -8.8333    0.0 -11.3076   -6.359   True
    11     12  -0.1667    1.0   -2.641   2.3076  False
    11     13 -13.8333    0.0 -16.3076  -11.359   True
    11     14     -1.5 0.7136  -3.9743   0.9743  False
    11     15  -7.8333    0.0 -10.3076   -5.359   True
    12     13 -13.6667    0.0  -16.141 -11.1924   True
    12     14  -1.3333 0.8506  -3.8076    1.141  False
    12     15  -7.6667    0.0  -10.141  -5.1924   True
    13     14  12.3333    0.0    9.859  14.8076   True
    13     15      6.0    0.0   3.5257   8.4743   True
    14     15  -6.3333    0.0  -8.8076   -3.859   True
------------------------------------------------------


Tukey HSD Results for LDH:
  Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05  
=======================================================
group1 group2 meandiff p-adj    lower    upper   reject
-------------------------------------------------------
     1      2    -42.0    0.0  -53.2985 -30.7015   True
     1      3    -36.0    0.0  -47.2985 -24.7015   True
     1      4 -33.6667    0.0  -44.9651 -22.3682   True
     1      5    -57.5    0.0  -68.7985 -46.2015   True
     1      6 -18.3333    0.0  -29.6318  -7.0349   True
     1      7 -25.8333    0.0  -37.1318 -14.5349   True
     1      8 -25.8333    0.0  -37.1318 -14.5349   True
     1      9  18.1667    0.0    6.8682  29.4651   True
     1     10 -11.8333 0.0311  -23.1318  -0.5349   True
     1     11 -13.1667 0.0086  -24.4651  -1.8682   True
     1     12    -16.0 0.0004  -27.2985  -4.7015   True
     1     13 -74.6667    0.0  -85.9651 -63.3682   True
     1     14   8.1667 0.4295   -3.1318  19.4651  False
     1     15 -56.3333    0.0  -67.6318 -45.0349   True
     2      3      6.0 0.8636   -5.2985  17.2985  False
     2      4   8.3333 0.3954   -2.9651  19.6318  False
     2      5    -15.5 0.0007  -26.7985  -4.2015   True
     2      6  23.6667    0.0   12.3682  34.9651   True
     2      7  16.1667 0.0003    4.8682  27.4651   True
     2      8  16.1667 0.0003    4.8682  27.4651   True
     2      9  60.1667    0.0   48.8682  71.4651   True
     2     10  30.1667    0.0   18.8682  41.4651   True
     2     11  28.8333    0.0   17.5349  40.1318   True
     2     12     26.0    0.0   14.7015  37.2985   True
     2     13 -32.6667    0.0  -43.9651 -21.3682   True
     2     14  50.1667    0.0   38.8682  61.4651   True
     2     15 -14.3333 0.0025  -25.6318  -3.0349   True
     3      4   2.3333    1.0   -8.9651  13.6318  False
     3      5    -21.5    0.0  -32.7985 -10.2015   True
     3      6  17.6667 0.0001    6.3682  28.9651   True
     3      7  10.1667 0.1243   -1.1318  21.4651  False
     3      8  10.1667 0.1243   -1.1318  21.4651  False
     3      9  54.1667    0.0   42.8682  65.4651   True
     3     10  24.1667    0.0   12.8682  35.4651   True
     3     11  22.8333    0.0   11.5349  34.1318   True
     3     12     20.0    0.0    8.7015  31.2985   True
     3     13 -38.6667    0.0  -49.9651 -27.3682   True
     3     14  44.1667    0.0   32.8682  55.4651   True
     3     15 -20.3333    0.0  -31.6318  -9.0349   True
     4      5 -23.8333    0.0  -35.1318 -12.5349   True
     4      6  15.3333 0.0008    4.0349  26.6318   True
     4      7   7.8333 0.5006   -3.4651  19.1318  False
     4      8   7.8333 0.5006   -3.4651  19.1318  False
     4      9  51.8333    0.0   40.5349  63.1318   True
     4     10  21.8333    0.0   10.5349  33.1318   True
     4     11     20.5    0.0    9.2015  31.7985   True
     4     12  17.6667 0.0001    6.3682  28.9651   True
     4     13    -41.0    0.0  -52.2985 -29.7015   True
     4     14  41.8333    0.0   30.5349  53.1318   True
     4     15 -22.6667    0.0  -33.9651 -11.3682   True
     5      6  39.1667    0.0   27.8682  50.4651   True
     5      7  31.6667    0.0   20.3682  42.9651   True
     5      8  31.6667    0.0   20.3682  42.9651   True
     5      9  75.6667    0.0   64.3682  86.9651   True
     5     10  45.6667    0.0   34.3682  56.9651   True
     5     11  44.3333    0.0   33.0349  55.6318   True
     5     12     41.5    0.0   30.2015  52.7985   True
     5     13 -17.1667 0.0001  -28.4651  -5.8682   True
     5     14  65.6667    0.0   54.3682  76.9651   True
     5     15   1.1667    1.0  -10.1318  12.4651  False
     6      7     -7.5 0.5738  -18.7985   3.7985  False
     6      8     -7.5 0.5738  -18.7985   3.7985  False
     6      9     36.5    0.0   25.2015  47.7985   True
     6     10      6.5 0.7815   -4.7985  17.7985  False
     6     11   5.1667 0.9526   -6.1318  16.4651  False
     6     12   2.3333    1.0   -8.9651  13.6318  False
     6     13 -56.3333    0.0  -67.6318 -45.0349   True
     6     14     26.5    0.0   15.2015  37.7985   True
     6     15    -38.0    0.0  -49.2985 -26.7015   True
     7      8      0.0    1.0  -11.2985  11.2985  False
     7      9     44.0    0.0   32.7015  55.2985   True
     7     10     14.0 0.0036    2.7015  25.2985   True
     7     11  12.6667 0.0142    1.3682  23.9651   True
     7     12   9.8333 0.1583   -1.4651  21.1318  False
     7     13 -48.8333    0.0  -60.1318 -37.5349   True
     7     14     34.0    0.0   22.7015  45.2985   True
     7     15    -30.5    0.0  -41.7985 -19.2015   True
     8      9     44.0    0.0   32.7015  55.2985   True
     8     10     14.0 0.0036    2.7015  25.2985   True
     8     11  12.6667 0.0142    1.3682  23.9651   True
     8     12   9.8333 0.1583   -1.4651  21.1318  False
     8     13 -48.8333    0.0  -60.1318 -37.5349   True
     8     14     34.0    0.0   22.7015  45.2985   True
     8     15    -30.5    0.0  -41.7985 -19.2015   True
     9     10    -30.0    0.0  -41.2985 -18.7015   True
     9     11 -31.3333    0.0  -42.6318 -20.0349   True
     9     12 -34.1667    0.0  -45.4651 -22.8682   True
     9     13 -92.8333    0.0 -104.1318 -81.5349   True
     9     14    -10.0 0.1405  -21.2985   1.2985  False
     9     15    -74.5    0.0  -85.7985 -63.2015   True
    10     11  -1.3333    1.0  -12.6318   9.9651  False
    10     12  -4.1667 0.9928  -15.4651   7.1318  False
    10     13 -62.8333    0.0  -74.1318 -51.5349   True
    10     14     20.0    0.0    8.7015  31.2985   True
    10     15    -44.5    0.0  -55.7985 -33.2015   True
    11     12  -2.8333 0.9999  -14.1318   8.4651  False
    11     13    -61.5    0.0  -72.7985 -50.2015   True
    11     14  21.3333    0.0   10.0349  32.6318   True
    11     15 -43.1667    0.0  -54.4651 -31.8682   True
    12     13 -58.6667    0.0  -69.9651 -47.3682   True
    12     14  24.1667    0.0   12.8682  35.4651   True
    12     15 -40.3333    0.0  -51.6318 -29.0349   True
    13     14  82.8333    0.0   71.5349  94.1318   True
    13     15  18.3333    0.0    7.0349  29.6318   True
    14     15    -64.5    0.0  -75.7985 -53.2015   True
-------------------------------------------------------


Tukey HSD Results for AST:
 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05  
======================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower    upper   reject
------------------------------------------------------
     1      2  -9.1667    0.0 -12.6279  -5.7054   True
     1      3     -5.0 0.0003  -8.4612  -1.5388   True
     1      4     -7.0    0.0 -10.4612  -3.5388   True
     1      5 -14.8333    0.0 -18.2946 -11.3721   True
     1      6  -3.6667 0.0275  -7.1279  -0.2054   True
     1      7  -5.6667    0.0  -9.1279  -2.2054   True
     1      8  -6.1667    0.0  -9.6279  -2.7054   True
     1      9  -1.1667  0.997  -4.6279   2.2946  False
     1     10     -4.5 0.0017  -7.9612  -1.0388   True
     1     11     -6.0    0.0  -9.4612  -2.5388   True
     1     12     -3.0 0.1629  -6.4612   0.4612  False
     1     13 -15.1667    0.0 -18.6279 -11.7054   True
     1     14     -0.5    1.0  -3.9612   2.9612  False
     1     15 -12.1667    0.0 -15.6279  -8.7054   True
     2      3   4.1667 0.0055   0.7054   7.6279   True
     2      4   2.1667  0.667  -1.2946   5.6279  False
     2      5  -5.6667    0.0  -9.1279  -2.2054   True
     2      6      5.5    0.0   2.0388   8.9612   True
     2      7      3.5 0.0448   0.0388   6.9612   True
     2      8      3.0 0.1629  -0.4612   6.4612  False
     2      9      8.0    0.0   4.5388  11.4612   True
     2     10   4.6667 0.0009   1.2054   8.1279   True
     2     11   3.1667 0.1093  -0.2946   6.6279  False
     2     12   6.1667    0.0   2.7054   9.6279   True
     2     13     -6.0    0.0  -9.4612  -2.5388   True
     2     14   8.6667    0.0   5.2054  12.1279   True
     2     15     -3.0 0.1629  -6.4612   0.4612  False
     3      4     -2.0 0.7762  -5.4612   1.4612  False
     3      5  -9.8333    0.0 -13.2946  -6.3721   True
     3      6   1.3333 0.9891  -2.1279   4.7946  False
     3      7  -0.6667    1.0  -4.1279   2.7946  False
     3      8  -1.1667  0.997  -4.6279   2.2946  False
     3      9   3.8333 0.0165   0.3721   7.2946   True
     3     10      0.5    1.0  -2.9612   3.9612  False
     3     11     -1.0 0.9994  -4.4612   2.4612  False
     3     12      2.0 0.7762  -1.4612   5.4612  False
     3     13 -10.1667    0.0 -13.6279  -6.7054   True
     3     14      4.5 0.0017   1.0388   7.9612   True
     3     15  -7.1667    0.0 -10.6279  -3.7054   True
     4      5  -7.8333    0.0 -11.2946  -4.3721   True
     4      6   3.3333  0.071  -0.1279   6.7946  False
     4      7   1.3333 0.9891  -2.1279   4.7946  False
     4      8   0.8333 0.9999  -2.6279   4.2946  False
     4      9   5.8333    0.0   2.3721   9.2946   True
     4     10      2.5 0.4307  -0.9612   5.9612  False
     4     11      1.0 0.9994  -2.4612   4.4612  False
     4     12      4.0 0.0096   0.5388   7.4612   True
     4     13  -8.1667    0.0 -11.6279  -4.7054   True
     4     14      6.5    0.0   3.0388   9.9612   True
     4     15  -5.1667 0.0001  -8.6279  -1.7054   True
     5      6  11.1667    0.0   7.7054  14.6279   True
     5      7   9.1667    0.0   5.7054  12.6279   True
     5      8   8.6667    0.0   5.2054  12.1279   True
     5      9  13.6667    0.0  10.2054  17.1279   True
     5     10  10.3333    0.0   6.8721  13.7946   True
     5     11   8.8333    0.0   5.3721  12.2946   True
     5     12  11.8333    0.0   8.3721  15.2946   True
     5     13  -0.3333    1.0  -3.7946   3.1279  False
     5     14  14.3333    0.0  10.8721  17.7946   True
     5     15   2.6667 0.3242  -0.7946   6.1279  False
     6      7     -2.0 0.7762  -5.4612   1.4612  False
     6      8     -2.5 0.4307  -5.9612   0.9612  False
     6      9      2.5 0.4307  -0.9612   5.9612  False
     6     10  -0.8333 0.9999  -4.2946   2.6279  False
     6     11  -2.3333 0.5481  -5.7946   1.1279  False
     6     12   0.6667    1.0  -2.7946   4.1279  False
     6     13    -11.5    0.0 -14.9612  -8.0388   True
     6     14   3.1667 0.1093  -0.2946   6.6279  False
     6     15     -8.5    0.0 -11.9612  -5.0388   True
     7      8     -0.5    1.0  -3.9612   2.9612  False
     7      9      4.5 0.0017   1.0388   7.9612   True
     7     10   1.1667  0.997  -2.2946   4.6279  False
     7     11  -0.3333    1.0  -3.7946   3.1279  False
     7     12   2.6667 0.3242  -0.7946   6.1279  False
     7     13     -9.5    0.0 -12.9612  -6.0388   True
     7     14   5.1667 0.0001   1.7054   8.6279   True
     7     15     -6.5    0.0  -9.9612  -3.0388   True
     8      9      5.0 0.0003   1.5388   8.4612   True
     8     10   1.6667   0.93  -1.7946   5.1279  False
     8     11   0.1667    1.0  -3.2946   3.6279  False
     8     12   3.1667 0.1093  -0.2946   6.6279  False
     8     13     -9.0    0.0 -12.4612  -5.5388   True
     8     14   5.6667    0.0   2.2054   9.1279   True
     8     15     -6.0    0.0  -9.4612  -2.5388   True
     9     10  -3.3333  0.071  -6.7946   0.1279  False
     9     11  -4.8333 0.0005  -8.2946  -1.3721   True
     9     12  -1.8333 0.8658  -5.2946   1.6279  False
     9     13    -14.0    0.0 -17.4612 -10.5388   True
     9     14   0.6667    1.0  -2.7946   4.1279  False
     9     15    -11.0    0.0 -14.4612  -7.5388   True
    10     11     -1.5 0.9693  -4.9612   1.9612  False
    10     12      1.5 0.9693  -1.9612   4.9612  False
    10     13 -10.6667    0.0 -14.1279  -7.2054   True
    10     14      4.0 0.0096   0.5388   7.4612   True
    10     15  -7.6667    0.0 -11.1279  -4.2054   True
    11     12      3.0 0.1629  -0.4612   6.4612  False
    11     13  -9.1667    0.0 -12.6279  -5.7054   True
    11     14      5.5    0.0   2.0388   8.9612   True
    11     15  -6.1667    0.0  -9.6279  -2.7054   True
    12     13 -12.1667    0.0 -15.6279  -8.7054   True
    12     14      2.5 0.4307  -0.9612   5.9612  False
    12     15  -9.1667    0.0 -12.6279  -5.7054   True
    13     14  14.6667    0.0  11.2054  18.1279   True
    13     15      3.0 0.1629  -0.4612   6.4612  False
    14     15 -11.6667    0.0 -15.1279  -8.2054   True
------------------------------------------------------


Tukey HSD Results for ALP:
 Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
=====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower    upper  reject
-----------------------------------------------------
     1      2  -1.6667 0.3262  -3.8327  0.4994  False
     1      3   0.1667    1.0  -1.9994  2.3327  False
     1      4     -1.0  0.949  -3.1661  1.1661  False
     1      5  -7.8333    0.0  -9.9994 -5.6673   True
     1      6  -1.3333 0.6919  -3.4994  0.8327  False
     1      7  -6.8333    0.0  -8.9994 -4.6673   True
     1      8  -2.3333 0.0228  -4.4994 -0.1673   True
     1      9  -0.3333    1.0  -2.4994  1.8327  False
     1     10  -5.3333    0.0  -7.4994 -3.1673   True
     1     11  -6.8333    0.0  -8.9994 -4.6673   True
     1     12     -6.0    0.0  -8.1661 -3.8339   True
     1     13  -9.1667    0.0 -11.3327 -7.0006   True
     1     14      0.5    1.0  -1.6661  2.6661  False
     1     15  -7.1667    0.0  -9.3327 -5.0006   True
     2      3   1.8333 0.1907  -0.3327  3.9994  False
     2      4   0.6667 0.9989  -1.4994  2.8327  False
     2      5  -6.1667    0.0  -8.3327 -4.0006   True
     2      6   0.3333    1.0  -1.8327  2.4994  False
     2      7  -5.1667    0.0  -7.3327 -3.0006   True
     2      8  -0.6667 0.9989  -2.8327  1.4994  False
     2      9   1.3333 0.6919  -0.8327  3.4994  False
     2     10  -3.6667    0.0  -5.8327 -1.5006   True
     2     11  -5.1667    0.0  -7.3327 -3.0006   True
     2     12  -4.3333    0.0  -6.4994 -2.1673   True
     2     13     -7.5    0.0  -9.6661 -5.3339   True
     2     14   2.1667 0.0499   0.0006  4.3327   True
     2     15     -5.5    0.0  -7.6661 -3.3339   True
     3      4  -1.1667  0.851  -3.3327  0.9994  False
     3      5     -8.0    0.0 -10.1661 -5.8339   True
     3      6     -1.5 0.5026  -3.6661  0.6661  False
     3      7     -7.0    0.0  -9.1661 -4.8339   True
     3      8     -2.5 0.0098  -4.6661 -0.3339   True
     3      9     -0.5    1.0  -2.6661  1.6661  False
     3     10     -5.5    0.0  -7.6661 -3.3339   True
     3     11     -7.0    0.0  -9.1661 -4.8339   True
     3     12  -6.1667    0.0  -8.3327 -4.0006   True
     3     13  -9.3333    0.0 -11.4994 -7.1673   True
     3     14   0.3333    1.0  -1.8327  2.4994  False
     3     15  -7.3333    0.0  -9.4994 -5.1673   True
     4      5  -6.8333    0.0  -8.9994 -4.6673   True
     4      6  -0.3333    1.0  -2.4994  1.8327  False
     4      7  -5.8333    0.0  -7.9994 -3.6673   True
     4      8  -1.3333 0.6919  -3.4994  0.8327  False
     4      9   0.6667 0.9989  -1.4994  2.8327  False
     4     10  -4.3333    0.0  -6.4994 -2.1673   True
     4     11  -5.8333    0.0  -7.9994 -3.6673   True
     4     12     -5.0    0.0  -7.1661 -2.8339   True
     4     13  -8.1667    0.0 -10.3327 -6.0006   True
     4     14      1.5 0.5026  -0.6661  3.6661  False
     4     15  -6.1667    0.0  -8.3327 -4.0006   True
     5      6      6.5    0.0   4.3339  8.6661   True
     5      7      1.0  0.949  -1.1661  3.1661  False
     5      8      5.5    0.0   3.3339  7.6661   True
     5      9      7.5    0.0   5.3339  9.6661   True
     5     10      2.5 0.0098   0.3339  4.6661   True
     5     11      1.0  0.949  -1.1661  3.1661  False
     5     12   1.8333 0.1907  -0.3327  3.9994  False
     5     13  -1.3333 0.6919  -3.4994  0.8327  False
     5     14   8.3333    0.0   6.1673 10.4994   True
     5     15   0.6667 0.9989  -1.4994  2.8327  False
     6      7     -5.5    0.0  -7.6661 -3.3339   True
     6      8     -1.0  0.949  -3.1661  1.1661  False
     6      9      1.0  0.949  -1.1661  3.1661  False
     6     10     -4.0    0.0  -6.1661 -1.8339   True
     6     11     -5.5    0.0  -7.6661 -3.3339   True
     6     12  -4.6667    0.0  -6.8327 -2.5006   True
     6     13  -7.8333    0.0  -9.9994 -5.6673   True
     6     14   1.8333 0.1907  -0.3327  3.9994  False
     6     15  -5.8333    0.0  -7.9994 -3.6673   True
     7      8      4.5    0.0   2.3339  6.6661   True
     7      9      6.5    0.0   4.3339  8.6661   True
     7     10      1.5 0.5026  -0.6661  3.6661  False
     7     11      0.0    1.0  -2.1661  2.1661  False
     7     12   0.8333 0.9892  -1.3327  2.9994  False
     7     13  -2.3333 0.0228  -4.4994 -0.1673   True
     7     14   7.3333    0.0   5.1673  9.4994   True
     7     15  -0.3333    1.0  -2.4994  1.8327  False
     8      9      2.0 0.1016  -0.1661  4.1661  False
     8     10     -3.0 0.0006  -5.1661 -0.8339   True
     8     11     -4.5    0.0  -6.6661 -2.3339   True
     8     12  -3.6667    0.0  -5.8327 -1.5006   True
     8     13  -6.8333    0.0  -8.9994 -4.6673   True
     8     14   2.8333 0.0016   0.6673  4.9994   True
     8     15  -4.8333    0.0  -6.9994 -2.6673   True
     9     10     -5.0    0.0  -7.1661 -2.8339   True
     9     11     -6.5    0.0  -8.6661 -4.3339   True
     9     12  -5.6667    0.0  -7.8327 -3.5006   True
     9     13  -8.8333    0.0 -10.9994 -6.6673   True
     9     14   0.8333 0.9892  -1.3327  2.9994  False
     9     15  -6.8333    0.0  -8.9994 -4.6673   True
    10     11     -1.5 0.5026  -3.6661  0.6661  False
    10     12  -0.6667 0.9989  -2.8327  1.4994  False
    10     13  -3.8333    0.0  -5.9994 -1.6673   True
    10     14   5.8333    0.0   3.6673  7.9994   True
    10     15  -1.8333 0.1907  -3.9994  0.3327  False
    11     12   0.8333 0.9892  -1.3327  2.9994  False
    11     13  -2.3333 0.0228  -4.4994 -0.1673   True
    11     14   7.3333    0.0   5.1673  9.4994   True
    11     15  -0.3333    1.0  -2.4994  1.8327  False
    12     13  -3.1667 0.0002  -5.3327 -1.0006   True
    12     14      6.5    0.0   4.3339  8.6661   True
    12     15  -1.1667  0.851  -3.3327  0.9994  False
    13     14   9.6667    0.0   7.5006 11.8327   True
    13     15      2.0 0.1016  -0.1661  4.1661  False
    14     15  -7.6667    0.0  -9.8327 -5.5006   True
-----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for GGT:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2   3.1833    0.0  2.4682  3.8984   True
     1      3   0.8167 0.0112  0.1016  1.5318   True
     1      4   2.3333    0.0  1.6182  3.0484   True
     1      5   2.0167    0.0  1.3016  2.7318   True
     1      6   1.9167    0.0  1.2016  2.6318   True
     1      7  -0.6333 0.1398 -1.3484  0.0818  False
     1      8  -0.7667 0.0241 -1.4818 -0.0516   True
     1      9  -1.7167    0.0 -2.4318 -1.0016   True
     1     10  -1.4667    0.0 -2.1818 -0.7516   True
     1     11   1.3167    0.0  0.6016  2.0318   True
     1     12   2.4167    0.0  1.7016  3.1318   True
     1     13     4.05    0.0  3.3349  4.7651   True
     1     14   0.1167    1.0 -0.5984  0.8318  False
     1     15   1.3333    0.0  0.6182  2.0484   True
     2      3  -2.3667    0.0 -3.0818 -1.6516   True
     2      4    -0.85 0.0066 -1.5651 -0.1349   True
     2      5  -1.1667    0.0 -1.8818 -0.4516   True
     2      6  -1.2667    0.0 -1.9818 -0.5516   True
     2      7  -3.8167    0.0 -4.5318 -3.1016   True
     2      8    -3.95    0.0 -4.6651 -3.2349   True
     2      9     -4.9    0.0 -5.6151 -4.1849   True
     2     10    -4.65    0.0 -5.3651 -3.9349   True
     2     11  -1.8667    0.0 -2.5818 -1.1516   True
     2     12  -0.7667 0.0241 -1.4818 -0.0516   True
     2     13   0.8667  0.005  0.1516  1.5818   True
     2     14  -3.0667    0.0 -3.7818 -2.3516   True
     2     15    -1.85    0.0 -2.5651 -1.1349   True
     3      4   1.5167    0.0  0.8016  2.2318   True
     3      5      1.2    0.0  0.4849  1.9151   True
     3      6      1.1 0.0001  0.3849  1.8151   True
     3      7    -1.45    0.0 -2.1651 -0.7349   True
     3      8  -1.5833    0.0 -2.2984 -0.8682   True
     3      9  -2.5333    0.0 -3.2484 -1.8182   True
     3     10  -2.2833    0.0 -2.9984 -1.5682   True
     3     11      0.5 0.4862 -0.2151  1.2151  False
     3     12      1.6    0.0  0.8849  2.3151   True
     3     13   3.2333    0.0  2.5182  3.9484   True
     3     14     -0.7 0.0612 -1.4151  0.0151  False
     3     15   0.5167 0.4302 -0.1984  1.2318  False
     4      5  -0.3167 0.9633 -1.0318  0.3984  False
     4      6  -0.4167  0.766 -1.1318  0.2984  False
     4      7  -2.9667    0.0 -3.6818 -2.2516   True
     4      8     -3.1    0.0 -3.8151 -2.3849   True
     4      9    -4.05    0.0 -4.7651 -3.3349   True
     4     10     -3.8    0.0 -4.5151 -3.0849   True
     4     11  -1.0167 0.0004 -1.7318 -0.3016   True
     4     12   0.0833    1.0 -0.6318  0.7984  False
     4     13   1.7167    0.0  1.0016  2.4318   True
     4     14  -2.2167    0.0 -2.9318 -1.5016   True
     4     15     -1.0 0.0005 -1.7151 -0.2849   True
     5      6     -0.1    1.0 -0.8151  0.6151  False
     5      7    -2.65    0.0 -3.3651 -1.9349   True
     5      8  -2.7833    0.0 -3.4984 -2.0682   True
     5      9  -3.7333    0.0 -4.4484 -3.0182   True
     5     10  -3.4833    0.0 -4.1984 -2.7682   True
     5     11     -0.7 0.0612 -1.4151  0.0151  False
     5     12      0.4 0.8133 -0.3151  1.1151  False
     5     13   2.0333    0.0  1.3182  2.7484   True
     5     14     -1.9    0.0 -2.6151 -1.1849   True
     5     15  -0.6833 0.0761 -1.3984  0.0318  False
     6      7    -2.55    0.0 -3.2651 -1.8349   True
     6      8  -2.6833    0.0 -3.3984 -1.9682   True
     6      9  -3.6333    0.0 -4.3484 -2.9182   True
     6     10  -3.3833    0.0 -4.0984 -2.6682   True
     6     11     -0.6 0.2016 -1.3151  0.1151  False
     6     12      0.5 0.4862 -0.2151  1.2151  False
     6     13   2.1333    0.0  1.4182  2.8484   True
     6     14     -1.8    0.0 -2.5151 -1.0849   True
     6     15  -0.5833  0.239 -1.2984  0.1318  False
     7      8  -0.1333    1.0 -0.8484  0.5818  False
     7      9  -1.0833 0.0001 -1.7984 -0.3682   True
     7     10  -0.8333 0.0086 -1.5484 -0.1182   True
     7     11     1.95    0.0  1.2349  2.6651   True
     7     12     3.05    0.0  2.3349  3.7651   True
     7     13   4.6833    0.0  3.9682  5.3984   True
     7     14     0.75 0.0307  0.0349  1.4651   True
     7     15   1.9667    0.0  1.2516  2.6818   True
     8      9    -0.95 0.0012 -1.6651 -0.2349   True
     8     10     -0.7 0.0612 -1.4151  0.0151  False
     8     11   2.0833    0.0  1.3682  2.7984   True
     8     12   3.1833    0.0  2.4682  3.8984   True
     8     13   4.8167    0.0  4.1016  5.5318   True
     8     14   0.8833 0.0038  0.1682  1.5984   True
     8     15      2.1    0.0  1.3849  2.8151   True
     9     10     0.25 0.9957 -0.4651  0.9651  False
     9     11   3.0333    0.0  2.3182  3.7484   True
     9     12   4.1333    0.0  3.4182  4.8484   True
     9     13   5.7667    0.0  5.0516  6.4818   True
     9     14   1.8333    0.0  1.1182  2.5484   True
     9     15     3.05    0.0  2.3349  3.7651   True
    10     11   2.7833    0.0  2.0682  3.4984   True
    10     12   3.8833    0.0  3.1682  4.5984   True
    10     13   5.5167    0.0  4.8016  6.2318   True
    10     14   1.5833    0.0  0.8682  2.2984   True
    10     15      2.8    0.0  2.0849  3.5151   True
    11     12      1.1 0.0001  0.3849  1.8151   True
    11     13   2.7333    0.0  2.0182  3.4484   True
    11     14     -1.2    0.0 -1.9151 -0.4849   True
    11     15   0.0167    1.0 -0.6984  0.7318  False
    12     13   1.6333    0.0  0.9182  2.3484   True
    12     14     -2.3    0.0 -3.0151 -1.5849   True
    12     15  -1.0833 0.0001 -1.7984 -0.3682   True
    13     14  -3.9333    0.0 -4.6484 -3.2182   True
    13     15  -2.7167    0.0 -3.4318 -2.0016   True
    14     15   1.2167    0.0  0.5016  1.9318   True
----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for CAT:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2      0.8 0.9913 -1.3271  2.9271  False
     1      3     2.75 0.0019  0.6229  4.8771   True
     1      4     0.75 0.9953 -1.3771  2.8771  False
     1      5     4.25    0.0  2.1229  6.3771   True
     1      6   1.0167 0.9337 -1.1104  3.1438  False
     1      7   2.0833 0.0609 -0.0438  4.2104  False
     1      8     1.05 0.9163 -1.0771  3.1771  False
     1      9   0.0833    1.0 -2.0438  2.2104  False
     1     10   1.9167  0.123 -0.2104  4.0438  False
     1     11   3.4167    0.0  1.2896  5.5438   True
     1     12   0.5833 0.9997 -1.5438  2.7104  False
     1     13   1.2667  0.738 -0.8604  3.3938  False
     1     14   1.3833 0.6074 -0.7438  3.5104  False
     1     15   3.6333    0.0  1.5062  5.7604   True
     2      3     1.95 0.1076 -0.1771  4.0771  False
     2      4    -0.05    1.0 -2.1771  2.0771  False
     2      5     3.45    0.0  1.3229  5.5771   True
     2      6   0.2167    1.0 -1.9104  2.3438  False
     2      7   1.2833 0.7203 -0.8438  3.4104  False
     2      8     0.25    1.0 -1.8771  2.3771  False
     2      9  -0.7167  0.997 -2.8438  1.4104  False
     2     10   1.1167 0.8732 -1.0104  3.2438  False
     2     11   2.6167  0.004  0.4896  4.7438   True
     2     12  -0.2167    1.0 -2.3438  1.9104  False
     2     13   0.4667    1.0 -1.6604  2.5938  False
     2     14   0.5833 0.9997 -1.5438  2.7104  False
     2     15   2.8333 0.0011  0.7062  4.9604   True
     3      4     -2.0 0.0875 -4.1271  0.1271  False
     3      5      1.5 0.4716 -0.6271  3.6271  False
     3      6  -1.7333 0.2405 -3.8604  0.3938  False
     3      7  -0.6667 0.9986 -2.7938  1.4604  False
     3      8     -1.7 0.2682 -3.8271  0.4271  False
     3      9  -2.6667  0.003 -4.7938 -0.5396   True
     3     10  -0.8333 0.9873 -2.9604  1.2938  False
     3     11   0.6667 0.9986 -1.4604  2.7938  False
     3     12  -2.1667 0.0416 -4.2938 -0.0396   True
     3     13  -1.4833 0.4907 -3.6104  0.6438  False
     3     14  -1.3667 0.6267 -3.4938  0.7604  False
     3     15   0.8833 0.9786 -1.2438  3.0104  False
     4      5      3.5    0.0  1.3729  5.6271   True
     4      6   0.2667    1.0 -1.8604  2.3938  False
     4      7   1.3333  0.665 -0.7938  3.4604  False
     4      8      0.3    1.0 -1.8271  2.4271  False
     4      9  -0.6667 0.9986 -2.7938  1.4604  False
     4     10   1.1667 0.8337 -0.9604  3.2938  False
     4     11   2.6667  0.003  0.5396  4.7938   True
     4     12  -0.1667    1.0 -2.2938  1.9604  False
     4     13   0.5167 0.9999 -1.6104  2.6438  False
     4     14   0.6333 0.9992 -1.4938  2.7604  False
     4     15   2.8833 0.0009  0.7562  5.0104   True
     5      6  -3.2333 0.0001 -5.3604 -1.1062   True
     5      7  -2.1667 0.0416 -4.2938 -0.0396   True
     5      8     -3.2 0.0001 -5.3271 -1.0729   True
     5      9  -4.1667    0.0 -6.2938 -2.0396   True
     5     10  -2.3333 0.0185 -4.4604 -0.2062   True
     5     11  -0.8333 0.9873 -2.9604  1.2938  False
     5     12  -3.6667    0.0 -5.7938 -1.5396   True
     5     13  -2.9833 0.0005 -5.1104 -0.8562   True
     5     14  -2.8667 0.0009 -4.9938 -0.7396   True
     5     15  -0.6167 0.9994 -2.7438  1.5104  False
     6      7   1.0667 0.9066 -1.0604  3.1938  False
     6      8   0.0333    1.0 -2.0938  2.1604  False
     6      9  -0.9333 0.9659 -3.0604  1.1938  False
     6     10      0.9 0.9749 -1.2271  3.0271  False
     6     11      2.4 0.0131  0.2729  4.5271   True
     6     12  -0.4333    1.0 -2.5604  1.6938  False
     6     13     0.25    1.0 -1.8771  2.3771  False
     6     14   0.3667    1.0 -1.7604  2.4938  False
     6     15   2.6167  0.004  0.4896  4.7438   True
     7      8  -1.0333 0.9254 -3.1604  1.0938  False
     7      9     -2.0 0.0875 -4.1271  0.1271  False
     7     10  -0.1667    1.0 -2.2938  1.9604  False
     7     11   1.3333  0.665 -0.7938  3.4604  False
     7     12     -1.5 0.4716 -3.6271  0.6271  False
     7     13  -0.8167 0.9894 -2.9438  1.3104  False
     7     14     -0.7 0.9977 -2.8271  1.4271  False
     7     15     1.55 0.4158 -0.5771  3.6771  False
     8      9  -0.9667 0.9549 -3.0938  1.1604  False
     8     10   0.8667 0.9819 -1.2604  2.9938  False
     8     11   2.3667 0.0156  0.2396  4.4938   True
     8     12  -0.4667    1.0 -2.5938  1.6604  False
     8     13   0.2167    1.0 -1.9104  2.3438  False
     8     14   0.3333    1.0 -1.7938  2.4604  False
     8     15   2.5833 0.0049  0.4562  4.7104   True
     9     10   1.8333 0.1692 -0.2938  3.9604  False
     9     11   3.3333    0.0  1.2062  5.4604   True
     9     12      0.5 0.9999 -1.6271  2.6271  False
     9     13   1.1833 0.8192 -0.9438  3.3104  False
     9     14      1.3 0.7022 -0.8271  3.4271  False
     9     15     3.55    0.0  1.4229  5.6771   True
    10     11      1.5 0.4716 -0.6271  3.6271  False
    10     12  -1.3333  0.665 -3.4604  0.7938  False
    10     13    -0.65 0.9989 -2.7771  1.4771  False
    10     14  -0.5333 0.9999 -2.6604  1.5938  False
    10     15   1.7167 0.2541 -0.4104  3.8438  False
    11     12  -2.8333 0.0011 -4.9604 -0.7062   True
    11     13    -2.15  0.045 -4.2771 -0.0229   True
    11     14  -2.0333 0.0759 -4.1604  0.0938  False
    11     15   0.2167    1.0 -1.9104  2.3438  False
    12     13   0.6833 0.9982 -1.4438  2.8104  False
    12     14      0.8 0.9913 -1.3271  2.9271  False
    12     15     3.05 0.0003  0.9229  5.1771   True
    13     14   0.1167    1.0 -2.0104  2.2438  False
    13     15   2.3667 0.0156  0.2396  4.4938   True
    14     15     2.25  0.028  0.1229  4.3771   True
----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for SOD:
  Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05  
=======================================================
group1 group2 meandiff p-adj    lower    upper   reject
-------------------------------------------------------
     1      2    44.95 0.0385    1.1633  88.7367   True
     1      3  33.1167 0.3539    -10.67  76.9034  False
     1      4    44.95 0.0385    1.1633  88.7367   True
     1      5   122.45    0.0   78.6633 166.2367   True
     1      6  37.1167 0.1889     -6.67  80.9034  False
     1      7  52.7833 0.0054    8.9966    96.57   True
     1      8  24.7833 0.8004  -19.0034    68.57  False
     1      9  34.1167 0.3065     -9.67  77.9034  False
     1     10  79.1167    0.0     35.33 122.9034   True
     1     11  89.7833    0.0   45.9966   133.57   True
     1     12    45.45 0.0343    1.6633  89.2367   True
     1     13   140.45    0.0   96.6633 184.2367   True
     1     14    32.45 0.3874  -11.3367  76.2367  False
     1     15    58.95  0.001   15.1633 102.7367   True
     2      3 -11.8333 0.9997    -55.62  31.9534  False
     2      4      0.0    1.0  -43.7867  43.7867  False
     2      5     77.5    0.0   33.7133 121.2867   True
     2      6  -7.8333    1.0    -51.62  35.9534  False
     2      7   7.8333    1.0  -35.9534    51.62  False
     2      8 -20.1667 0.9499  -63.9534    23.62  False
     2      9 -10.8333 0.9999    -54.62  32.9534  False
     2     10  34.1667 0.3043     -9.62  77.9534  False
     2     11  44.8333 0.0395    1.0466    88.62   True
     2     12      0.5    1.0  -43.2867  44.2867  False
     2     13     95.5    0.0   51.7133 139.2867   True
     2     14    -12.5 0.9995  -56.2867  31.2867  False
     2     15     14.0 0.9983  -29.7867  57.7867  False
     3      4  11.8333 0.9997  -31.9534    55.62  False
     3      5  89.3333    0.0   45.5466   133.12   True
     3      6      4.0    1.0  -39.7867  47.7867  False
     3      7  19.6667 0.9589    -24.12  63.4534  False
     3      8  -8.3333    1.0    -52.12  35.4534  False
     3      9      1.0    1.0  -42.7867  44.7867  False
     3     10     46.0 0.0301    2.2133  89.7867   True
     3     11  56.6667 0.0019     12.88 100.4534   True
     3     12  12.3333 0.9996  -31.4534    56.12  False
     3     13 107.3333    0.0   63.5466   151.12   True
     3     14  -0.6667    1.0  -44.4534    43.12  False
     3     15  25.8333 0.7502  -17.9534    69.62  False
     4      5     77.5    0.0   33.7133 121.2867   True
     4      6  -7.8333    1.0    -51.62  35.9534  False
     4      7   7.8333    1.0  -35.9534    51.62  False
     4      8 -20.1667 0.9499  -63.9534    23.62  False
     4      9 -10.8333 0.9999    -54.62  32.9534  False
     4     10  34.1667 0.3043     -9.62  77.9534  False
     4     11  44.8333 0.0395    1.0466    88.62   True
     4     12      0.5    1.0  -43.2867  44.2867  False
     4     13     95.5    0.0   51.7133 139.2867   True
     4     14    -12.5 0.9995  -56.2867  31.2867  False
     4     15     14.0 0.9983  -29.7867  57.7867  False
     5      6 -85.3333    0.0   -129.12 -41.5466   True
     5      7 -69.6667    0.0 -113.4534   -25.88   True
     5      8 -97.6667    0.0 -141.4534   -53.88   True
     5      9 -88.3333    0.0   -132.12 -44.5466   True
     5     10 -43.3333 0.0553    -87.12   0.4534  False
     5     11 -32.6667 0.3764  -76.4534    11.12  False
     5     12    -77.0    0.0 -120.7867 -33.2133   True
     5     13     18.0 0.9804  -25.7867  61.7867  False
     5     14    -90.0    0.0 -133.7867 -46.2133   True
     5     15    -63.5 0.0002 -107.2867 -19.7133   True
     6      7  15.6667 0.9946    -28.12  59.4534  False
     6      8 -12.3333 0.9996    -56.12  31.4534  False
     6      9     -3.0    1.0  -46.7867  40.7867  False
     6     10     42.0 0.0736   -1.7867  85.7867  False
     6     11  52.6667 0.0056      8.88  96.4534   True
     6     12   8.3333    1.0  -35.4534    52.12  False
     6     13 103.3333    0.0   59.5466   147.12   True
     6     14  -4.6667    1.0  -48.4534    39.12  False
     6     15  21.8333 0.9102  -21.9534    65.62  False
     7      8    -28.0 0.6342  -71.7867  15.7867  False
     7      9 -18.6667 0.9732  -62.4534    25.12  False
     7     10  26.3333 0.7247  -17.4534    70.12  False
     7     11     37.0 0.1927   -6.7867  80.7867  False
     7     12  -7.3333    1.0    -51.12  36.4534  False
     7     13  87.6667    0.0     43.88 131.4534   True
     7     14 -20.3333 0.9466    -64.12  23.4534  False
     7     15   6.1667    1.0    -37.62  49.9534  False
     8      9   9.3333    1.0  -34.4534    53.12  False
     8     10  54.3333 0.0036   10.5466    98.12   True
     8     11     65.0 0.0002   21.2133 108.7867   True
     8     12  20.6667 0.9396    -23.12  64.4534  False
     8     13 115.6667    0.0     71.88 159.4534   True
     8     14   7.6667    1.0    -36.12  51.4534  False
     8     15  34.1667 0.3043     -9.62  77.9534  False
     9     10     45.0  0.038    1.2133  88.7867   True
     9     11  55.6667 0.0025     11.88  99.4534   True
     9     12  11.3333 0.9998  -32.4534    55.12  False
     9     13 106.3333    0.0   62.5466   150.12   True
     9     14  -1.6667    1.0  -45.4534    42.12  False
     9     15  24.8333 0.7981  -18.9534    68.62  False
    10     11  10.6667 0.9999    -33.12  54.4534  False
    10     12 -33.6667 0.3274  -77.4534    10.12  False
    10     13  61.3333 0.0005   17.5466   105.12   True
    10     14 -46.6667 0.0257  -90.4534    -2.88   True
    10     15 -20.1667 0.9499  -63.9534    23.62  False
    11     12 -44.3333 0.0442    -88.12  -0.5466   True
    11     13  50.6667 0.0095      6.88  94.4534   True
    11     14 -57.3333 0.0015   -101.12 -13.5466   True
    11     15 -30.8333  0.474    -74.62  12.9534  False
    12     13     95.0    0.0   51.2133 138.7867   True
    12     14    -13.0 0.9992  -56.7867  30.7867  False
    12     15     13.5 0.9988  -30.2867  57.2867  False
    13     14   -108.0    0.0 -151.7867 -64.2133   True
    13     15    -81.5    0.0 -125.2867 -37.7133   True
    14     15     26.5  0.716  -17.2867  70.2867  False
-------------------------------------------------------


Tukey HSD Results for GPX:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2   1.0833    0.0  0.6116  1.5551   True
     1      3   0.0333    1.0 -0.4384  0.5051  False
     1      4   0.1167 0.9999 -0.3551  0.5884  False
     1      5   3.9667    0.0  3.4949  4.4384   True
     1      6   0.1333 0.9996 -0.3384  0.6051  False
     1      7   1.0333    0.0  0.5616  1.5051   True
     1      8     0.05    1.0 -0.4218  0.5218  False
     1      9    -0.85    0.0 -1.3218 -0.3782   True
     1     10     1.15    0.0  0.6782  1.6218   True
     1     11   1.0833    0.0  0.6116  1.5551   True
     1     12      0.2 0.9744 -0.2718  0.6718  False
     1     13     3.15    0.0  2.6782  3.6218   True
     1     14  -0.3833 0.2445 -0.8551  0.0884  False
     1     15   1.9667    0.0  1.4949  2.4384   True
     2      3    -1.05    0.0 -1.5218 -0.5782   True
     2      4  -0.9667    0.0 -1.4384 -0.4949   True
     2      5   2.8833    0.0  2.4116  3.3551   True
     2      6    -0.95    0.0 -1.4218 -0.4782   True
     2      7    -0.05    1.0 -0.5218  0.4218  False
     2      8  -1.0333    0.0 -1.5051 -0.5616   True
     2      9  -1.9333    0.0 -2.4051 -1.4616   True
     2     10   0.0667    1.0 -0.4051  0.5384  False
     2     11     -0.0    1.0 -0.4718  0.4718  False
     2     12  -0.8833    0.0 -1.3551 -0.4116   True
     2     13   2.0667    0.0  1.5949  2.5384   True
     2     14  -1.4667    0.0 -1.9384 -0.9949   True
     2     15   0.8833    0.0  0.4116  1.3551   True
     3      4   0.0833    1.0 -0.3884  0.5551  False
     3      5   3.9333    0.0  3.4616  4.4051   True
     3      6      0.1    1.0 -0.3718  0.5718  False
     3      7      1.0    0.0  0.5282  1.4718   True
     3      8   0.0167    1.0 -0.4551  0.4884  False
     3      9  -0.8833    0.0 -1.3551 -0.4116   True
     3     10   1.1167    0.0  0.6449  1.5884   True
     3     11     1.05    0.0  0.5782  1.5218   True
     3     12   0.1667 0.9952 -0.3051  0.6384  False
     3     13   3.1167    0.0  2.6449  3.5884   True
     3     14  -0.4167 0.1427 -0.8884  0.0551  False
     3     15   1.9333    0.0  1.4616  2.4051   True
     4      5     3.85    0.0  3.3782  4.3218   True
     4      6   0.0167    1.0 -0.4551  0.4884  False
     4      7   0.9167    0.0  0.4449  1.3884   True
     4      8  -0.0667    1.0 -0.5384  0.4051  False
     4      9  -0.9667    0.0 -1.4384 -0.4949   True
     4     10   1.0333    0.0  0.5616  1.5051   True
     4     11   0.9667    0.0  0.4949  1.4384   True
     4     12   0.0833    1.0 -0.3884  0.5551  False
     4     13   3.0333    0.0  2.5616  3.5051   True
     4     14     -0.5 0.0274 -0.9718 -0.0282   True
     4     15     1.85    0.0  1.3782  2.3218   True
     5      6  -3.8333    0.0 -4.3051 -3.3616   True
     5      7  -2.9333    0.0 -3.4051 -2.4616   True
     5      8  -3.9167    0.0 -4.3884 -3.4449   True
     5      9  -4.8167    0.0 -5.2884 -4.3449   True
     5     10  -2.8167    0.0 -3.2884 -2.3449   True
     5     11  -2.8833    0.0 -3.3551 -2.4116   True
     5     12  -3.7667    0.0 -4.2384 -3.2949   True
     5     13  -0.8167    0.0 -1.2884 -0.3449   True
     5     14    -4.35    0.0 -4.8218 -3.8782   True
     5     15     -2.0    0.0 -2.4718 -1.5282   True
     6      7      0.9    0.0  0.4282  1.3718   True
     6      8  -0.0833    1.0 -0.5551  0.3884  False
     6      9  -0.9833    0.0 -1.4551 -0.5116   True
     6     10   1.0167    0.0  0.5449  1.4884   True
     6     11     0.95    0.0  0.4782  1.4218   True
     6     12   0.0667    1.0 -0.4051  0.5384  False
     6     13   3.0167    0.0  2.5449  3.4884   True
     6     14  -0.5167 0.0188 -0.9884 -0.0449   True
     6     15   1.8333    0.0  1.3616  2.3051   True
     7      8  -0.9833    0.0 -1.4551 -0.5116   True
     7      9  -1.8833    0.0 -2.3551 -1.4116   True
     7     10   0.1167 0.9999 -0.3551  0.5884  False
     7     11     0.05    1.0 -0.4218  0.5218  False
     7     12  -0.8333    0.0 -1.3051 -0.3616   True
     7     13   2.1167    0.0  1.6449  2.5884   True
     7     14  -1.4167    0.0 -1.8884 -0.9449   True
     7     15   0.9333    0.0  0.4616  1.4051   True
     8      9     -0.9    0.0 -1.3718 -0.4282   True
     8     10      1.1    0.0  0.6282  1.5718   True
     8     11   1.0333    0.0  0.5616  1.5051   True
     8     12     0.15 0.9984 -0.3218  0.6218  False
     8     13      3.1    0.0  2.6282  3.5718   True
     8     14  -0.4333 0.1059 -0.9051  0.0384  False
     8     15   1.9167    0.0  1.4449  2.3884   True
     9     10      2.0    0.0  1.5282  2.4718   True
     9     11   1.9333    0.0  1.4616  2.4051   True
     9     12     1.05    0.0  0.5782  1.5218   True
     9     13      4.0    0.0  3.5282  4.4718   True
     9     14   0.4667 0.0555 -0.0051  0.9384  False
     9     15   2.8167    0.0  2.3449  3.2884   True
    10     11  -0.0667    1.0 -0.5384  0.4051  False
    10     12    -0.95    0.0 -1.4218 -0.4782   True
    10     13      2.0    0.0  1.5282  2.4718   True
    10     14  -1.5333    0.0 -2.0051 -1.0616   True
    10     15   0.8167    0.0  0.3449  1.2884   True
    11     12  -0.8833    0.0 -1.3551 -0.4116   True
    11     13   2.0667    0.0  1.5949  2.5384   True
    11     14  -1.4667    0.0 -1.9384 -0.9949   True
    11     15   0.8833    0.0  0.4116  1.3551   True
    12     13     2.95    0.0  2.4782  3.4218   True
    12     14  -0.5833 0.0037 -1.0551 -0.1116   True
    12     15   1.7667    0.0  1.2949  2.2384   True
    13     14  -3.5333    0.0 -4.0051 -3.0616   True
    13     15  -1.1833    0.0 -1.6551 -0.7116   True
    14     15     2.35    0.0  1.8782  2.8218   True
----------------------------------------------------


Tukey HSD Results for LYZ:
Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 
====================================================
group1 group2 meandiff p-adj   lower   upper  reject
----------------------------------------------------
     1      2   0.3633    0.0  0.2271  0.4996   True
     1      3  -0.0083    1.0 -0.1446  0.1279  False
     1      4   0.0333 0.9999 -0.1029  0.1696  False
     1      5     1.77    0.0  1.6338  1.9062   True
     1      6  -0.1217 0.1314 -0.2579  0.0146  False
     1      7   0.5117    0.0  0.3754  0.6479   True
     1      8      0.0    1.0 -0.1362  0.1362  False
     1      9  -0.4467    0.0 -0.5829 -0.3104   True
     1     10   0.4583    0.0  0.3221  0.5946   True
     1     11   0.4083    0.0  0.2721  0.5446   True
     1     12     0.01    1.0 -0.1262  0.1462  False
     1     13    1.335    0.0  1.1988  1.4712   True
     1     14   0.0117    1.0 -0.1246  0.1479  False
     1     15     0.96    0.0  0.8238  1.0962   True
     2      3  -0.3717    0.0 -0.5079 -0.2354   True
     2      4    -0.33    0.0 -0.4662 -0.1938   True
     2      5   1.4067    0.0  1.2704  1.5429   True
     2      6   -0.485    0.0 -0.6212 -0.3488   True
     2      7   0.1483 0.0201  0.0121  0.2846   True
     2      8  -0.3633    0.0 -0.4996 -0.2271   True
     2      9    -0.81    0.0 -0.9462 -0.6738   True
     2     10    0.095 0.4905 -0.0412  0.2312  False
     2     11    0.045 0.9976 -0.0912  0.1812  False
     2     12  -0.3533    0.0 -0.4896 -0.2171   True
     2     13   0.9717    0.0  0.8354  1.1079   True
     2     14  -0.3517    0.0 -0.4879 -0.2154   True
     2     15   0.5967    0.0  0.4604  0.7329   True
     3      4   0.0417 0.9989 -0.0946  0.1779  False
     3      5   1.7783    0.0  1.6421  1.9146   True
     3      6  -0.1133 0.2124 -0.2496  0.0229  False
     3      7     0.52    0.0  0.3838  0.6562   True
     3      8   0.0083    1.0 -0.1279  0.1446  False
     3      9  -0.4383    0.0 -0.5746 -0.3021   True
     3     10   0.4667    0.0  0.3304  0.6029   True
     3     11   0.4167    0.0  0.2804  0.5529   True
     3     12   0.0183    1.0 -0.1179  0.1546  False
     3     13   1.3433    0.0  1.2071  1.4796   True
     3     14     0.02    1.0 -0.1162  0.1562  False
     3     15   0.9683    0.0  0.8321  1.1046   True
     4      5   1.7367    0.0  1.6004  1.8729   True
     4      6   -0.155 0.0118 -0.2912 -0.0188   True
     4      7   0.4783    0.0  0.3421  0.6146   True
     4      8  -0.0333 0.9999 -0.1696  0.1029  False
     4      9    -0.48    0.0 -0.6162 -0.3438   True
     4     10    0.425    0.0  0.2888  0.5612   True
     4     11    0.375    0.0  0.2388  0.5112   True
     4     12  -0.0233    1.0 -0.1596  0.1129  False
     4     13   1.3017    0.0  1.1654  1.4379   True
     4     14  -0.0217    1.0 -0.1579  0.1146  False
     4     15   0.9267    0.0  0.7904  1.0629   True
     5      6  -1.8917    0.0 -2.0279 -1.7554   True
     5      7  -1.2583    0.0 -1.3946 -1.1221   True
     5      8    -1.77    0.0 -1.9062 -1.6338   True
     5      9  -2.2167    0.0 -2.3529 -2.0804   True
     5     10  -1.3117    0.0 -1.4479 -1.1754   True
     5     11  -1.3617    0.0 -1.4979 -1.2254   True
     5     12    -1.76    0.0 -1.8962 -1.6238   True
     5     13   -0.435    0.0 -0.5712 -0.2988   True
     5     14  -1.7583    0.0 -1.8946 -1.6221   True
     5     15    -0.81    0.0 -0.9462 -0.6738   True
     6      7   0.6333    0.0  0.4971  0.7696   True
     6      8   0.1217 0.1314 -0.0146  0.2579  False
     6      9   -0.325    0.0 -0.4612 -0.1888   True
     6     10     0.58    0.0  0.4438  0.7162   True
     6     11     0.53    0.0  0.3938  0.6662   True
     6     12   0.1317 0.0687 -0.0046  0.2679  False
     6     13   1.4567    0.0  1.3204  1.5929   True
     6     14   0.1333 0.0613 -0.0029  0.2696  False
     6     15   1.0817    0.0  0.9454  1.2179   True
     7      8  -0.5117    0.0 -0.6479 -0.3754   True
     7      9  -0.9583    0.0 -1.0946 -0.8221   True
     7     10  -0.0533 0.9873 -0.1896  0.0829  False
     7     11  -0.1033  0.349 -0.2396  0.0329  False
     7     12  -0.5017    0.0 -0.6379 -0.3654   True
     7     13   0.8233    0.0  0.6871  0.9596   True
     7     14     -0.5    0.0 -0.6362 -0.3638   True
     7     15   0.4483    0.0  0.3121  0.5846   True
     8      9  -0.4467    0.0 -0.5829 -0.3104   True
     8     10   0.4583    0.0  0.3221  0.5946   True
     8     11   0.4083    0.0  0.2721  0.5446   True
     8     12     0.01    1.0 -0.1262  0.1462  False
     8     13    1.335    0.0  1.1988  1.4712   True
     8     14   0.0117    1.0 -0.1246  0.1479  False
     8     15     0.96    0.0  0.8238  1.0962   True
     9     10    0.905    0.0  0.7688  1.0412   True
     9     11    0.855    0.0  0.7188  0.9912   True
     9     12   0.4567    0.0  0.3204  0.5929   True
     9     13   1.7817    0.0  1.6454  1.9179   True
     9     14   0.4583    0.0  0.3221  0.5946   True
     9     15   1.4067    0.0  1.2704  1.5429   True
    10     11    -0.05 0.9931 -0.1862  0.0862  False
    10     12  -0.4483    0.0 -0.5846 -0.3121   True
    10     13   0.8767    0.0  0.7404  1.0129   True
    10     14  -0.4467    0.0 -0.5829 -0.3104   True
    10     15   0.5017    0.0  0.3654  0.6379   True
    11     12  -0.3983    0.0 -0.5346 -0.2621   True
    11     13   0.9267    0.0  0.7904  1.0629   True
    11     14  -0.3967    0.0 -0.5329 -0.2604   True
    11     15   0.5517    0.0  0.4154  0.6879   True
    12     13    1.325    0.0  1.1888  1.4612   True
    12     14   0.0017    1.0 -0.1346  0.1379  False
    12     15     0.95    0.0  0.8138  1.0862   True
    13     14  -1.3233    0.0 -1.4596 -1.1871   True
    13     15   -0.375    0.0 -0.5112 -0.2388   True
    14     15   0.9483    0.0  0.8121  1.0846   True
----------------------------------------------------


Analyze the Effect of Cadmium, Microplastics, and Pectin¶

To understand the individual and combined effects of cadmium, microplastics, and pectin, you can use a multi-factor ANOVA (two-way or three-way ANOVA).

Multi-Factor ANOVA Results for TG:
                            sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                   554.125038   2.0  181.218217  1.907597e-29
C(MP)                  2976.449700   2.0  973.402882  2.236499e-54
C(Pectin)               229.096362   2.0   74.922502  1.315757e-18
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  2499.586806  20.0   81.745208  6.873250e-34
Residual                114.666667  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for Chol:
                             sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                    222.713407   2.0    8.669640  4.100194e-04
C(MP)                   6218.354869   2.0  242.063987  1.919228e-33
C(Pectin)               2413.466046   2.0   93.949803  3.738306e-21
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  11093.458333  20.0   43.183878  4.869094e-25
Residual                 963.333333  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for Pr:
                          sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                   9.025513   2.0   41.108105  8.833805e-13
C(MP)                  22.522563   2.0  102.582525  3.441708e-22
C(Pectin)              16.067296   2.0   73.181006  2.362824e-18
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  15.045764  20.0    6.852828  9.984467e-07
Residual                8.233333  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for Alb:
                         sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                  2.214752   2.0  127.656320  7.163126e-25
C(MP)                  6.566357   2.0  378.478925  6.471392e-40
C(Pectin)              4.007883   2.0  231.010779  8.711800e-33
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  2.820129  20.0   16.254971  1.144429e-13
Residual               0.650600  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for Cre:
                         sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                  0.035796   2.0  250.905457  5.970934e-34
C(MP)                  0.008332   2.0   58.404944  5.094895e-16
C(Pectin)              0.013032   2.0   91.349121  7.908931e-21
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  0.038372  20.0   26.896417  3.970517e-19
Residual               0.005350  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for Gluc:
                           sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                  241.216351   2.0  109.643796  5.443136e-23
C(MP)                   48.362755   2.0   21.983071  3.064932e-08
C(Pectin)               80.284353   2.0   36.492888  8.541781e-12
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  215.586806  20.0    9.799400  3.283730e-09
Residual                82.500000  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for ALT:
                            sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                   624.210332   2.0  208.998995  2.153299e-31
C(MP)                  1024.058601   2.0  342.876764  1.854165e-38
C(Pectin)               667.703713   2.0  223.561511  2.502164e-32
C(Cd):C(MP):C(Pectin)   716.920139  20.0   24.004023  8.198436e-18
Residual                112.000000  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for LDH:
                             sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                  13270.077251   2.0  213.086453  1.162152e-31
C(MP)                  22487.021896   2.0  361.089061  3.209748e-39
C(Pectin)               8196.459414   2.0  131.615998  2.946094e-25
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  19748.180556  20.0   31.710966  4.162599e-21
Residual                2335.333333  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for AST:
                           sum_sq    df          F        PR(>F)
C(Cd)                  321.095931   2.0  54.940368  2.024697e-15
C(MP)                  351.746983   2.0  60.184845  2.556541e-16
C(Pectin)              186.207110   2.0  31.860532  9.648436e-11
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  473.822917  20.0   8.107236  7.968027e-08
Residual               219.166667  75.0        NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for ALP:
                           sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                  711.391898   2.0  310.802285  5.044410e-37
C(MP)                   50.604483   2.0   22.108755  2.831690e-08
C(Pectin)               31.845233   2.0   13.912966  7.260188e-06
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  275.378472  20.0   12.031098  6.934736e-11
Residual                85.833333  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for GGT:
                          sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                   6.261770   2.0   25.100629  4.513063e-09
C(MP)                  59.204015   2.0  237.322346  3.645196e-33
C(Pectin)              52.567509   2.0  210.719570  1.658906e-31
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  88.724931  20.0   35.565846  1.550104e-22
Residual                9.355000  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for CAT:
                           sum_sq    df          F        PR(>F)
C(Cd)                   38.111136   2.0  17.266039  6.792000e-07
C(MP)                    0.525119   2.0   0.237902  7.888724e-01
C(Pectin)                6.677751   2.0   3.025318  5.450437e-02
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  144.761701  20.0   6.558349  1.846490e-06
Residual                82.773333  75.0        NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for SOD:
                             sum_sq    df          F        PR(>F)
C(Cd)                  48867.601972   2.0  52.246723  6.137268e-15
C(MP)                  11705.042681   2.0  12.514429  2.042200e-05
C(Pectin)              10811.083222   2.0  11.558653  4.210530e-05
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  56278.596806  20.0   6.017018  5.841945e-06
Residual               35074.641667  75.0        NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for GPX:
                          sum_sq    df           F        PR(>F)
C(Cd)                  15.430900   2.0  142.118404  3.076212e-26
C(MP)                  34.093894   2.0  314.004349  3.579078e-37
C(Pectin)              12.450455   2.0  114.668535  1.545220e-23
C(Cd):C(MP):C(Pectin)  14.507951  20.0   13.361805  8.208575e-12
Residual                4.071667  75.0         NaN           NaN


Multi-Factor ANOVA Results for LYZ:
                          sum_sq    df            F        PR(>F)
C(Cd)                  13.490558   2.0  1490.340012  4.200027e-61
C(MP)                   2.435782   2.0   269.087675  6.030754e-35
C(Pectin)               4.116769   2.0   454.791068  1.169093e-42
C(Cd):C(MP):C(Pectin)   4.458216  20.0    49.251167  8.635433e-27
Residual                0.339450  75.0          NaN           NaN


/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '
/home/nilick/micromamba/envs/envilab/lib/python3.13/site-packages/statsmodels/base/model.py:1894: ValueWarning: covariance of constraints does not have full rank. The number of constraints is 20, but rank is 8
  warnings.warn('covariance of constraints does not have full '

ANOVA for Group Comparisons¶

Perform one-way ANOVA for each biochemical parameter to detect overall group differences:

TG: ANOVA p-value = 0.0000

Chol: ANOVA p-value = 0.0000

Pr: ANOVA p-value = 0.0000

Alb: ANOVA p-value = 0.0000

Cre: ANOVA p-value = 0.0000

Gluc: ANOVA p-value = 0.0000

ALT: ANOVA p-value = 0.0000

LDH: ANOVA p-value = 0.0000

AST: ANOVA p-value = 0.0000

ALP: ANOVA p-value = 0.0000

GGT: ANOVA p-value = 0.0000

CAT: ANOVA p-value = 0.0000

SOD: ANOVA p-value = 0.0000

GPX: ANOVA p-value = 0.0000

LYZ: ANOVA p-value = 0.0000

Interpretation : A p-value < 0.05 indicates significant differences between groups for that parameter.

Post-Hoc Tests (Dunnett’s Test)¶

For parameters with significant ANOVA results, compare all groups to the control (Group 15) using Dunnett’s test :

TG (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3         4         5    6    7    8    9    10   11   12   13   14        15
1   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.178265
3   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.586638
5   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.001996
6   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.178265  0.0  0.586638  0.001996  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       1.0

Chol (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3    4        5    6    7    8    9    10   11   12   13   14        15
1   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.104938
3   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
5   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   0.00604
6   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN       NaN  NaN  NaN      NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.104938  0.0  0.0  0.00604  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       1.0

Pr (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3         4         5         6    7         8    9         10        11        12   13   14        15
1   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.243337
3   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.063506
5   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.999992
6   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.004147
7   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.050944
9   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.001258
11  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.032273
12  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.117692
13  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.243337  0.0  0.063506  0.999992  0.004147  0.0  0.050944  0.0  0.001258  0.032273  0.117692  0.0  0.0       1.0

Alb (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4         5    6    7         8    9         10        11        12   13   14        15
1   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000118
6   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.063179
9   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000004
11  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000053
12  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000001
13  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.000118  0.0  0.0  0.063179  0.0  0.000004  0.000053  0.000001  0.0  0.0       1.0

Cre (p=0.0000): Significant differences found.
          1         2         3    4         5    6    7         8    9         10        11   12       13   14        15
1        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.000005
2        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.998691
3        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.157878
4        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN       0.0
5        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.029963
6        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN       0.0
7        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN       1.0
8        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.000002
9        NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN       0.0
10       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.784972
11       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN  0.785107
12       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN       0.0
13       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN   0.00127
14       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN      NaN  NaN       0.0
15  0.000005  0.998691  0.157878  0.0  0.029963  0.0  1.0  0.000002  0.0  0.784972  0.785107  0.0  0.00127  0.0       1.0

Gluc (p=0.0000): Significant differences found.
          1        2         3        4         5         6         7         8    9         10       11        12   13        14        15
1        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.001085
2        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN   0.03417
3        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.001229
4        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN   0.00002
5        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.000009
6        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.000181
7        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.573677
8        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.000475
9        NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
10       NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.380836
11       NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN   0.00288
12       NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.000009
13       NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
14       NaN      NaN       NaN      NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  0.000001
15  0.001085  0.03417  0.001229  0.00002  0.000009  0.000181  0.573677  0.000475  0.0  0.380836  0.00288  0.000009  0.0  0.000001       1.0

ALT (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2        3         4         5    6    7    8    9    10   11   12   13   14        15
1   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.007783
3   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   0.00001
4   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.030394
5   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.015762
6   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.007783  0.00001  0.030394  0.015762  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       1.0

LDH (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3    4         5    6    7    8    9    10   11   12        13   14        15
1   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.000444
3   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
5   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.999999
6   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.000002
14  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.000444  0.0  0.0  0.999999  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.000002  0.0       1.0

AST (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3         4         5    6    7    8    9    10   11   12        13   14        15
1   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.033047
3   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.000017
5   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.078199
6   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.033141
14  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.033047  0.0  0.000017  0.078199  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.033141  0.0       1.0

ALP (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4         5    6         7    8    9         10        11        12        13   14        15
1   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  0.940203
6   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  0.999897
8   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
9   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  0.040023
11  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  0.999897
12  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  0.405018
13  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  0.019046
14  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.940203  0.0  0.999897  0.0  0.0  0.040023  0.999897  0.405018  0.019046  0.0       1.0

GGT (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2         3        4         5         6    7    8    9    10   11        12   13        14        15
1   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
2   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
3   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.115791
4   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN   0.00008
5   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.013826
6   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.052838
7   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
8   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
9   NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
10  NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
11  NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       1.0
12  NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.000014
13  NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
14  NaN  NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.000001
15  0.0  0.0  0.115791  0.00008  0.013826  0.052838  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.000014  0.0  0.000001       1.0

CAT (p=0.0000): Significant differences found.
          1         2         3         4         5         6   ...        10        11        12        13        14        15
1        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000001
2        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000195
3        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.721051
4        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000119
5        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.959997
6        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000616
7        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.110158
8        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000729
9        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000001
10       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.057147
11       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.999999
12       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000039
13       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.002483
14       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.004594
15  0.000001  0.000195  0.721051  0.000119  0.959997  0.000616  ...  0.057147  0.999999  0.000039  0.002483  0.004594       1.0

[15 rows x 15 columns]

SOD (p=0.0000): Significant differences found.
          1         2         3         4        5         6         7   ...        9         10        11        12   13        14        15
1        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.000149
2        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.923976
3        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.297887
4        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.923907
5        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN   0.00003
6        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.501636
7        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.999963
8        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.071984
9        NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.343055
10       NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.600954
11       NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.133815
12       NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.939492
13       NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
14       NaN       NaN       NaN       NaN      NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.270198
15  0.000149  0.923976  0.297887  0.923907  0.00003  0.501636  0.999963  ...  0.343055  0.600954  0.133815  0.939492  0.0  0.270198       1.0

[15 rows x 15 columns]

GPX (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10   11   12   13   14   15
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
12  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
13  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
14  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0

LYZ (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10   11   12   13   14   15
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
12  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
13  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
14  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0
No description has been provided for this image
TG: ANOVA p-value = 0.0000

Chol: ANOVA p-value = 0.0000

Pr: ANOVA p-value = 0.0000

Alb: ANOVA p-value = 0.0000

Cre: ANOVA p-value = 0.0000

Gluc: ANOVA p-value = 0.0000

ALT: ANOVA p-value = 0.0000

LDH: ANOVA p-value = 0.0000

AST: ANOVA p-value = 0.0000

ALP: ANOVA p-value = 0.0000

GGT: ANOVA p-value = 0.0000

CAT: ANOVA p-value = 0.0000

SOD: ANOVA p-value = 0.0000

GPX: ANOVA p-value = 0.0000

LYZ: ANOVA p-value = 0.0000
TG (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3         4         5    6    7    8    9    10   11   12   13   14        15
1   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.178092
3   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.586517
5   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.001977
6   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.178092  0.0  0.586517  0.001977  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       1.0

Chol (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3    4         5    6    7    8    9    10   11   12   13   14        15
1   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.105014
3   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
5   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.006032
6   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.105014  0.0  0.0  0.006032  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       1.0

Pr (p=0.0000): Significant differences found.
     1        2    3         4         5         6    7         8    9         10        11        12   13   14        15
1   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN   0.24321
3   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.063416
5   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.999992
6   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.004114
7   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.051107
9   NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.001235
11  NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.032338
12  NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.117539
13  NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN      NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.24321  0.0  0.063416  0.999992  0.004114  0.0  0.051107  0.0  0.001235  0.032338  0.117539  0.0  0.0       1.0

Alb (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4         5    6    7         8    9         10        11        12   13   14        15
1   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000125
6   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.063166
9   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000001
11  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000063
12  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000001
13  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.000125  0.0  0.0  0.063166  0.0  0.000001  0.000063  0.000001  0.0  0.0       1.0

Cre (p=0.0000): Significant differences found.
          1        2         3    4         5    6    7         8    9         10        11   12        13   14        15
1        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.000005
2        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN   0.99869
3        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.157765
4        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
5        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.029962
6        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
7        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       1.0
8        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.000001
9        NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
10       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.784937
11       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.784857
12       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
13       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  0.001256
14       NaN      NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
15  0.000005  0.99869  0.157765  0.0  0.029962  0.0  1.0  0.000001  0.0  0.784937  0.784857  0.0  0.001256  0.0       1.0

Gluc (p=0.0000): Significant differences found.
          1         2         3         4         5         6         7         8    9         10        11        12   13   14        15
1        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.001179
2        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.034234
3        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.001152
4        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000019
5        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000014
6        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000144
7        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.573521
8        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000455
9        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
10       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.380857
11       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.002957
12       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  0.000002
13       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
14       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.001179  0.034234  0.001152  0.000019  0.000014  0.000144  0.573521  0.000455  0.0  0.380857  0.002957  0.000002  0.0  0.0       1.0

ALT (p=0.0000): Significant differences found.
     1        2         3         4         5    6    7    8    9    10   11   12   13   14        15
1   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
2   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN   0.00776
3   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.000015
4   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.030529
5   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.015749
6   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
7   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
8   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
9   NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
10  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
11  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
12  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
13  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
14  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.00776  0.000015  0.030529  0.015749  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0       1.0

LDH (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3    4         5    6    7    8    9    10   11   12        13   14        15
1   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.000362
3   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
5   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.999999
6   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.000002
14  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.000362  0.0  0.0  0.999999  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.000002  0.0       1.0

AST (p=0.0000): Significant differences found.
     1         2    3         4         5    6    7    8    9    10   11   12        13   14        15
1   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
2   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.033157
3   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
4   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.000015
5   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.078297
6   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
7   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
8   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
9   NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
10  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
11  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
12  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
13  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN  0.033121
14  NaN       NaN  NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.033157  0.0  0.000015  0.078297  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.033121  0.0       1.0

ALP (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4         5    6         7    8    9         10        11        12       13   14        15
1   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN  0.940198
6   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN  0.999897
8   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
9   NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN  0.040187
11  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN  0.999897
12  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN  0.405079
13  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN   0.01904
14  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  NaN  NaN       NaN       NaN       NaN      NaN  NaN       0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.940198  0.0  0.999897  0.0  0.0  0.040187  0.999897  0.405079  0.01904  0.0       1.0

GGT (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2        3         4         5         6    7    8    9    10   11        12   13        14        15
1   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
2   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
3   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN   0.11588
4   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.000071
5   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.013746
6   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.052817
7   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
8   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
9   NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
10  NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
11  NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       1.0
12  NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.000011
13  NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
14  NaN  NaN      NaN       NaN       NaN       NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN       NaN  NaN       NaN  0.000001
15  0.0  0.0  0.11588  0.000071  0.013746  0.052817  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  0.000011  0.0  0.000001       1.0

CAT (p=0.0000): Significant differences found.
          1         2         3         4         5         6         7   ...        9       10        11        12        13        14        15
1        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000001
2        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000162
3        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.721097
4        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000113
5        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.959999
6        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000594
7        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.110256
8        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000721
9        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000001
10       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN    0.0571
11       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.999999
12       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.000041
13       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.002478
14       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN     NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  0.004526
15  0.000001  0.000162  0.721097  0.000113  0.959999  0.000594  0.110256  ...  0.000001  0.0571  0.999999  0.000041  0.002478  0.004526       1.0

[15 rows x 15 columns]

SOD (p=0.0000): Significant differences found.
          1         2         3         4         5         6         7   ...        9         10        11        12   13        14        15
1        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.000138
2        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.923929
3        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.297779
4        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.923979
5        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.000025
6        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.501443
7        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.999963
8        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.071799
9        NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.343075
10       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.600949
11       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.133692
12       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.939482
13       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN       0.0
14       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN       NaN  NaN       NaN  0.270166
15  0.000138  0.923929  0.297779  0.923979  0.000025  0.501443  0.999963  ...  0.343075  0.600949  0.133692  0.939482  0.0  0.270166       1.0

[15 rows x 15 columns]

GPX (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10   11   12   13   14   15
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
12  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
13  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
14  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0

LYZ (p=0.0000): Significant differences found.
     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10   11   12   13   14   15
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
7   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
9   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
11  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
12  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
13  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
14  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  0.0
15  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0

Output : A table showing p-values for comparisons between each group and Group 15. Significant p-values (e.g., < 0.05) indicate differences from the control.

Interpret Results¶

Compare groups to Group 15 :

Groups with p-values < 0.05 in Dunnett’s test significantly differ from the control.
Cross-reference these groups with their Cd, MP, and Pectin levels (from Table_1.csv) to determine:
    Which concentrations of Cd/MP caused the strongest effects.
    Whether pectin reduced toxicity (e.g., groups with pectin may show smaller deviations from control values).
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image
<Figure size 1200x600 with 0 Axes>
No description has been provided for this image

Statistical Modeling¶

Linear Regression: Build linear regression models to predict biochemical parameters based on Cd concentration, MP concentration, and pectin concentration. Include interaction terms to account for potential synergistic or antagonistic effects.

Interpret Results¶

For each biochemical parameter, analyze the coefficients and p-values to determine:

Main Effects : The direct impact of Cd, MP, and Pectin. Interaction Effects : Synergistic/antagonistic effects (e.g., Cd:MP, Cd:Pectin, MP:Pectin). Protective Role of Pectin : Check if interactions like Cd:Pectin or MP:Pectin have significant negative coefficients, indicating mitigatio

TG
TG Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                     TG   R-squared:                       0.922
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.917
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     164.1
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           7.21e-44
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -195.87
No. Observations:                  90   AIC:                             405.7
Df Residuals:                      83   BIC:                             423.2
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     22.0856      0.640     34.483      0.000      20.812      23.359
Cd             0.0714      0.025      2.879      0.005       0.022       0.121
MP             0.1492      0.010     15.047      0.000       0.129       0.169
Pectin         9.9757      1.983      5.030      0.000       6.031      13.920
Cd:MP          0.0024      0.000      8.131      0.000       0.002       0.003
Cd:Pectin     -0.3104      0.058     -5.337      0.000      -0.426      -0.195
MP:Pectin     -0.2548      0.023    -10.954      0.000      -0.301      -0.209
==============================================================================
Omnibus:                       12.954   Durbin-Watson:                   0.731
Prob(Omnibus):                  0.002   Jarque-Bera (JB):                4.418
Skew:                           0.208   Prob(JB):                        0.110
Kurtosis:                       1.998   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    22.085598
Cd            0.071363
MP            0.149212
Pectin        9.975725
Cd:MP         0.002364
Cd:Pectin    -0.310435
MP:Pectin    -0.254841
dtype: float64

P-values:
Intercept    5.754603e-51
Cd           5.078151e-03
MP           1.955377e-25
Pectin       2.792492e-06
Cd:MP        3.575246e-12
Cd:Pectin    8.045861e-07
MP:Pectin    8.590595e-18
dtype: float64
Chol
Chol Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                   Chol   R-squared:                       0.880
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.871
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     101.5
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           4.27e-36
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -287.15
No. Observations:                  90   AIC:                             588.3
Df Residuals:                      83   BIC:                             605.8
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     45.2225      1.766     25.605      0.000      41.710      48.735
Cd             0.3720      0.068      5.441      0.000       0.236       0.508
MP             0.3168      0.027     11.585      0.000       0.262       0.371
Pectin        16.5568      5.469      3.027      0.003       5.679      27.434
Cd:MP          0.0036      0.001      4.478      0.000       0.002       0.005
Cd:Pectin     -0.8852      0.160     -5.519      0.000      -1.204      -0.566
MP:Pectin     -0.4207      0.064     -6.558      0.000      -0.548      -0.293
==============================================================================
Omnibus:                        1.414   Durbin-Watson:                   0.873
Prob(Omnibus):                  0.493   Jarque-Bera (JB):                1.407
Skew:                          -0.212   Prob(JB):                        0.495
Kurtosis:                       2.558   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    45.222524
Cd            0.371960
MP            0.316784
Pectin       16.556763
Cd:MP         0.003591
Cd:Pectin    -0.885169
MP:Pectin    -0.420734
dtype: float64

P-values:
Intercept    3.700645e-41
Cd           5.245981e-07
MP           5.053396e-19
Pectin       3.284805e-03
Cd:MP        2.386395e-05
Cd:Pectin    3.798300e-07
MP:Pectin    4.367243e-09
dtype: float64
Pr
Pr Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                     Pr   R-squared:                       0.826
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.814
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     65.77
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           1.84e-29
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -43.572
No. Observations:                  90   AIC:                             101.1
Df Residuals:                      83   BIC:                             118.6
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      4.4438      0.118     37.683      0.000       4.209       4.678
Cd            -0.0112      0.005     -2.459      0.016      -0.020      -0.002
MP            -0.0127      0.002     -6.951      0.000      -0.016      -0.009
Pectin         2.5286      0.365      6.924      0.000       1.802       3.255
Cd:MP      -6.128e-05   5.35e-05     -1.144      0.256      -0.000    4.52e-05
Cd:Pectin     -0.0079      0.011     -0.740      0.462      -0.029       0.013
MP:Pectin     -0.0094      0.004     -2.203      0.030      -0.018      -0.001
==============================================================================
Omnibus:                       17.570   Durbin-Watson:                   0.993
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):               25.916
Skew:                          -0.851   Prob(JB):                     2.36e-06
Kurtosis:                       5.003   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    4.443810
Cd          -0.011226
MP          -0.012690
Pectin       2.528575
Cd:MP       -0.000061
Cd:Pectin   -0.007923
MP:Pectin   -0.009436
dtype: float64

P-values:
Intercept    5.641696e-54
Cd           1.599314e-02
MP           7.624450e-10
Pectin       8.568067e-10
Cd:MP        2.557329e-01
Cd:Pectin    4.615086e-01
MP:Pectin    3.038764e-02
dtype: float64
Alb
Alb Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    Alb   R-squared:                       0.883
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.874
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     104.3
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           1.58e-36
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                 53.275
No. Observations:                  90   AIC:                            -92.55
Df Residuals:                      83   BIC:                            -75.05
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      1.6291      0.040     40.520      0.000       1.549       1.709
Cd            -0.0087      0.002     -5.608      0.000      -0.012      -0.006
MP            -0.0034      0.001     -5.469      0.000      -0.005      -0.002
Pectin         1.4151      0.124     11.367      0.000       1.168       1.663
Cd:MP       1.217e-05   1.83e-05      0.667      0.507   -2.41e-05    4.85e-05
Cd:Pectin      0.0040      0.004      1.087      0.280      -0.003       0.011
MP:Pectin     -0.0125      0.001     -8.591      0.000      -0.015      -0.010
==============================================================================
Omnibus:                        4.932   Durbin-Watson:                   0.895
Prob(Omnibus):                  0.085   Jarque-Bera (JB):                2.511
Skew:                           0.119   Prob(JB):                        0.285
Kurtosis:                       2.217   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    1.629115
Cd          -0.008728
MP          -0.003404
Pectin       1.415128
Cd:MP        0.000012
Cd:Pectin    0.003968
MP:Pectin   -0.012546
dtype: float64

P-values:
Intercept    1.853687e-56
Cd           2.617057e-07
MP           4.674061e-07
Pectin       1.339786e-18
Cd:MP        5.067973e-01
Cd:Pectin    2.803217e-01
MP:Pectin    4.306022e-13
dtype: float64
Cre
Cre Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    Cre   R-squared:                       0.756
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.738
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     42.85
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           2.05e-23
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                 255.97
No. Observations:                  90   AIC:                            -497.9
Df Residuals:                      83   BIC:                            -480.4
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      0.2470      0.004     58.417      0.000       0.239       0.255
Cd             0.0012      0.000      7.082      0.000       0.001       0.001
MP            -0.0001   6.55e-05     -1.879      0.064      -0.000    7.22e-06
Pectin        -0.0606      0.013     -4.628      0.000      -0.087      -0.035
Cd:MP       4.075e-06   1.92e-06      2.122      0.037    2.56e-07    7.89e-06
Cd:Pectin     -0.0005      0.000     -1.350      0.181      -0.001       0.000
MP:Pectin      0.0007      0.000      4.379      0.000       0.000       0.001
==============================================================================
Omnibus:                        0.815   Durbin-Watson:                   0.909
Prob(Omnibus):                  0.665   Jarque-Bera (JB):                0.578
Skew:                           0.195   Prob(JB):                        0.749
Kurtosis:                       3.036   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    0.247017
Cd           0.001159
MP          -0.000123
Pectin      -0.060599
Cd:MP        0.000004
Cd:Pectin   -0.000518
MP:Pectin    0.000673
dtype: float64

P-values:
Intercept    3.402901e-69
Cd           4.218084e-10
MP           6.379421e-02
Pectin       1.346956e-05
Cd:MP        3.678893e-02
Cd:Pectin    1.807186e-01
MP:Pectin    3.450214e-05
dtype: float64
Gluc
Gluc Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                   Gluc   R-squared:                       0.732
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.712
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     37.75
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           9.56e-22
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -158.48
No. Observations:                  90   AIC:                             331.0
Df Residuals:                      83   BIC:                             348.5
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     28.0584      0.423     66.365      0.000      27.218      28.899
Cd             0.1233      0.016      7.537      0.000       0.091       0.156
MP             0.0267      0.007      4.074      0.000       0.014       0.040
Pectin        -7.3330      1.309     -5.601      0.000      -9.937      -4.729
Cd:MP         -0.0008      0.000     -3.956      0.000      -0.001      -0.000
Cd:Pectin      0.0214      0.038      0.559      0.578      -0.055       0.098
MP:Pectin      0.0606      0.015      3.945      0.000       0.030       0.091
==============================================================================
Omnibus:                        1.055   Durbin-Watson:                   0.993
Prob(Omnibus):                  0.590   Jarque-Bera (JB):                0.535
Skew:                          -0.057   Prob(JB):                        0.765
Kurtosis:                       3.360   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    28.058424
Cd            0.123338
MP            0.026668
Pectin       -7.332971
Cd:MP        -0.000759
Cd:Pectin     0.021449
MP:Pectin     0.060580
dtype: float64

P-values:
Intercept    1.070177e-73
Cd           5.397650e-11
MP           1.051632e-04
Pectin       2.695150e-07
Cd:MP        1.599307e-04
Cd:Pectin    5.779011e-01
MP:Pectin    1.664219e-04
dtype: float64
ALT
ALT Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    ALT   R-squared:                       0.851
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.840
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     79.11
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           3.14e-32
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -193.74
No. Observations:                  90   AIC:                             401.5
Df Residuals:                      83   BIC:                             419.0
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     11.0784      0.626     17.710      0.000       9.834      12.323
Cd             0.2493      0.024     10.298      0.000       0.201       0.297
MP             0.1131      0.010     11.674      0.000       0.094       0.132
Pectin        -9.7866      1.937     -5.052      0.000     -13.639      -5.934
Cd:MP         -0.0017      0.000     -6.097      0.000      -0.002      -0.001
Cd:Pectin     -0.0930      0.057     -1.638      0.105      -0.206       0.020
MP:Pectin     -0.0066      0.023     -0.288      0.774      -0.052       0.039
==============================================================================
Omnibus:                        0.887   Durbin-Watson:                   0.623
Prob(Omnibus):                  0.642   Jarque-Bera (JB):                0.879
Skew:                          -0.033   Prob(JB):                        0.644
Kurtosis:                       2.520   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    11.078351
Cd            0.249334
MP            0.113067
Pectin       -9.786594
Cd:MP        -0.001732
Cd:Pectin    -0.093043
MP:Pectin    -0.006551
dtype: float64

P-values:
Intercept    6.294031e-30
Cd           1.687286e-16
MP           3.393158e-19
Pectin       2.552551e-06
Cd:MP        3.265850e-08
Cd:Pectin    1.052307e-01
MP:Pectin    7.738443e-01
dtype: float64
LDH
LDH Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    LDH   R-squared:                       0.798
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.784
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     54.70
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           8.57e-27
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -345.52
No. Observations:                  90   AIC:                             705.0
Df Residuals:                      83   BIC:                             722.5
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     76.5311      3.378     22.656      0.000      69.813      83.250
Cd             0.8032      0.131      6.143      0.000       0.543       1.063
MP             0.3486      0.052      6.666      0.000       0.245       0.453
Pectin       -44.9423     10.460     -4.297      0.000     -65.746     -24.138
Cd:MP         -0.0012      0.002     -0.750      0.455      -0.004       0.002
Cd:Pectin     -0.2869      0.307     -0.935      0.352      -0.897       0.323
MP:Pectin      0.2106      0.123      1.716      0.090      -0.033       0.455
==============================================================================
Omnibus:                        0.164   Durbin-Watson:                   0.504
Prob(Omnibus):                  0.921   Jarque-Bera (JB):                0.061
Skew:                          -0.064   Prob(JB):                        0.970
Kurtosis:                       2.987   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    76.531099
Cd            0.803222
MP            0.348622
Pectin      -44.942271
Cd:MP        -0.001151
Cd:Pectin    -0.286860
MP:Pectin     0.210589
dtype: float64

P-values:
Intercept    2.707388e-37
Cd           2.678346e-08
MP           2.710494e-09
Pectin       4.685839e-05
Cd:MP        4.551285e-01
Cd:Pectin    3.524283e-01
MP:Pectin    8.984419e-02
dtype: float64
AST
AST Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    AST   R-squared:                       0.804
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.790
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     56.71
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           2.62e-27
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -196.65
No. Observations:                  90   AIC:                             407.3
Df Residuals:                      83   BIC:                             424.8
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     15.5826      0.646     24.119      0.000      14.298      16.868
Cd             0.1737      0.025      6.946      0.000       0.124       0.223
MP             0.0635      0.010      6.347      0.000       0.044       0.083
Pectin       -10.7697      2.001     -5.383      0.000     -14.749      -6.791
Cd:MP         -0.0007      0.000     -2.289      0.025      -0.001    -8.8e-05
Cd:Pectin      0.0090      0.059      0.154      0.878      -0.108       0.126
MP:Pectin      0.0756      0.023      3.222      0.002       0.029       0.122
==============================================================================
Omnibus:                        3.391   Durbin-Watson:                   1.201
Prob(Omnibus):                  0.184   Jarque-Bera (JB):                3.046
Skew:                           0.450   Prob(JB):                        0.218
Kurtosis:                       3.026   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    15.582579
Cd            0.173712
MP            0.063485
Pectin      -10.769686
Cd:MP        -0.000671
Cd:Pectin     0.009034
MP:Pectin     0.075614
dtype: float64

P-values:
Intercept    2.963698e-39
Cd           7.766327e-10
MP           1.106134e-08
Pectin       6.661075e-07
Cd:MP        2.462005e-02
Cd:Pectin    8.780056e-01
MP:Pectin    1.820003e-03
dtype: float64
ALP
ALP Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    ALP   R-squared:                       0.783
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.767
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     49.90
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           1.68e-25
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -170.12
No. Observations:                  90   AIC:                             354.2
Df Residuals:                      83   BIC:                             371.7
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     18.3078      0.481     38.050      0.000      17.351      19.265
Cd             0.1408      0.019      7.561      0.000       0.104       0.178
MP            -0.0050      0.007     -0.673      0.503      -0.020       0.010
Pectin        -6.7354      1.490     -4.521      0.000      -9.699      -3.772
Cd:MP       3.671e-05      0.000      0.168      0.867      -0.000       0.000
Cd:Pectin      0.0507      0.044      1.160      0.249      -0.036       0.138
MP:Pectin      0.0803      0.017      4.593      0.000       0.046       0.115
==============================================================================
Omnibus:                        1.519   Durbin-Watson:                   0.894
Prob(Omnibus):                  0.468   Jarque-Bera (JB):                1.415
Skew:                           0.302   Prob(JB):                        0.493
Kurtosis:                       2.885   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    18.307820
Cd            0.140808
MP           -0.005010
Pectin       -6.735386
Cd:MP         0.000037
Cd:Pectin     0.050676
MP:Pectin     0.080271
dtype: float64

P-values:
Intercept    2.631390e-54
Cd           4.840560e-11
MP           5.030865e-01
Pectin       2.028154e-05
Cd:MP        8.669487e-01
Cd:Pectin    2.494549e-01
MP:Pectin    1.542268e-05
dtype: float64
GGT
GGT Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    GGT   R-squared:                       0.725
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.705
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     36.40
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           2.81e-21
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -116.60
No. Observations:                  90   AIC:                             247.2
Df Residuals:                      83   BIC:                             264.7
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      4.7622      0.265     17.938      0.000       4.234       5.290
Cd             0.0288      0.010      2.800      0.006       0.008       0.049
MP            -0.0241      0.004     -5.861      0.000      -0.032      -0.016
Pectin         5.4621      0.822      6.644      0.000       3.827       7.097
Cd:MP         -0.0002      0.000     -1.800      0.076      -0.000    2.28e-05
Cd:Pectin     -0.1197      0.024     -4.966      0.000      -0.168      -0.072
MP:Pectin      0.0061      0.010      0.634      0.528      -0.013       0.025
==============================================================================
Omnibus:                        4.547   Durbin-Watson:                   0.429
Prob(Omnibus):                  0.103   Jarque-Bera (JB):                4.463
Skew:                          -0.501   Prob(JB):                        0.107
Kurtosis:                       2.567   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    4.762198
Cd           0.028777
MP          -0.024089
Pectin       5.462126
Cd:MP       -0.000217
Cd:Pectin   -0.119720
MP:Pectin    0.006112
dtype: float64

P-values:
Intercept    2.702598e-30
Cd           6.346638e-03
MP           9.009370e-08
Pectin       2.981237e-09
Cd:MP        7.555326e-02
Cd:Pectin    3.604635e-06
MP:Pectin    5.279494e-01
dtype: float64
CAT
CAT Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    CAT   R-squared:                       0.441
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.401
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     10.93
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           6.10e-09
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -143.21
No. Observations:                  90   AIC:                             300.4
Df Residuals:                      83   BIC:                             317.9
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept     14.5673      0.357     40.828      0.000      13.858      15.277
Cd            -0.0637      0.014     -4.611      0.000      -0.091      -0.036
MP            -0.0123      0.006     -2.221      0.029      -0.023      -0.001
Pectin        -1.8941      1.105     -1.714      0.090      -4.092       0.303
Cd:MP       1.749e-05      0.000      0.108      0.914      -0.000       0.000
Cd:Pectin      0.0392      0.032      1.209      0.230      -0.025       0.104
MP:Pectin      0.0447      0.013      3.451      0.001       0.019       0.071
==============================================================================
Omnibus:                        3.530   Durbin-Watson:                   1.281
Prob(Omnibus):                  0.171   Jarque-Bera (JB):                3.117
Skew:                           0.454   Prob(JB):                        0.210
Kurtosis:                       3.075   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    14.567316
Cd           -0.063676
MP           -0.012270
Pectin       -1.894070
Cd:MP         0.000017
Cd:Pectin     0.039164
MP:Pectin     0.044732
dtype: float64

P-values:
Intercept    1.019008e-56
Cd           1.440142e-05
MP           2.906053e-02
Pectin       9.019806e-02
Cd:MP        9.143006e-01
Cd:Pectin    2.302082e-01
MP:Pectin    8.797260e-04
dtype: float64
SOD
SOD Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    SOD   R-squared:                       0.688
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.665
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     30.48
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           4.64e-19
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -409.98
No. Observations:                  90   AIC:                             834.0
Df Residuals:                      83   BIC:                             851.5
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept    240.0358      6.914     34.717      0.000     226.284     253.788
Cd            -1.1374      0.268     -4.250      0.000      -1.670      -0.605
MP            -0.1929      0.107     -1.802      0.075      -0.406       0.020
Pectin       136.3434     21.409      6.368      0.000      93.761     178.926
Cd:MP          0.0047      0.003      1.503      0.137      -0.002       0.011
Cd:Pectin     -2.5008      0.628     -3.983      0.000      -3.750      -1.252
MP:Pectin     -0.7403      0.251     -2.948      0.004      -1.240      -0.241
==============================================================================
Omnibus:                      140.266   Durbin-Watson:                   1.734
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6743.774
Skew:                          -5.383   Prob(JB):                         0.00
Kurtosis:                      44.018   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    240.035839
Cd            -1.137375
MP            -0.192950
Pectin       136.343357
Cd:MP          0.004718
Cd:Pectin     -2.500792
MP:Pectin     -0.740317
dtype: float64

P-values:
Intercept    3.399027e-51
Cd           5.562195e-05
MP           7.509903e-02
Pectin       1.005499e-08
Cd:MP        1.366983e-01
Cd:Pectin    1.453864e-04
MP:Pectin    4.155945e-03
dtype: float64
GPX
GPX Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    GPX   R-squared:                       0.839
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.827
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     72.13
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           7.80e-31
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                -68.621
No. Observations:                  90   AIC:                             151.2
Df Residuals:                      83   BIC:                             168.7
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      4.9419      0.156     31.725      0.000       4.632       5.252
Cd            -0.0612      0.006    -10.149      0.000      -0.073      -0.049
MP            -0.0131      0.002     -5.450      0.000      -0.018      -0.008
Pectin         3.0110      0.482      6.242      0.000       2.052       3.970
Cd:MP          0.0003   7.07e-05      3.958      0.000       0.000       0.000
Cd:Pectin     -0.0067      0.014     -0.472      0.638      -0.035       0.021
MP:Pectin     -0.0255      0.006     -4.501      0.000      -0.037      -0.014
==============================================================================
Omnibus:                        4.933   Durbin-Watson:                   0.533
Prob(Omnibus):                  0.085   Jarque-Bera (JB):                4.868
Skew:                           0.566   Prob(JB):                       0.0877
Kurtosis:                       2.879   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    4.941923
Cd          -0.061196
MP          -0.013145
Pectin       3.011027
Cd:MP        0.000280
Cd:Pectin   -0.006671
MP:Pectin   -0.025469
dtype: float64

P-values:
Intercept    3.589026e-48
Cd           3.320355e-16
MP           5.050517e-07
Pectin       1.742801e-08
Cd:MP        1.585483e-04
Cd:Pectin    6.384394e-01
MP:Pectin    2.185632e-05
dtype: float64
LYZ
LYZ Model Summary:
                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                    LYZ   R-squared:                       0.843
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.831
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     74.14
Date:                Mon, 24 Mar 2025   Prob (F-statistic):           3.02e-31
Time:                        16:43:40   Log-Likelihood:                 4.8221
No. Observations:                  90   AIC:                             4.356
Df Residuals:                      83   BIC:                             21.85
Df Model:                           6                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
Intercept      2.3093      0.069     33.527      0.000       2.172       2.446
Cd            -0.0339      0.003    -12.726      0.000      -0.039      -0.029
MP            -0.0068      0.001     -6.381      0.000      -0.009      -0.005
Pectin         1.0057      0.213      4.715      0.000       0.581       1.430
Cd:MP          0.0002   3.13e-05      5.732      0.000       0.000       0.000
Cd:Pectin      0.0091      0.006      1.453      0.150      -0.003       0.022
MP:Pectin     -0.0092      0.003     -3.695      0.000      -0.014      -0.004
==============================================================================
Omnibus:                        4.625   Durbin-Watson:                   0.382
Prob(Omnibus):                  0.099   Jarque-Bera (JB):                4.588
Skew:                           0.547   Prob(JB):                        0.101
Kurtosis:                       2.832   Cond. No.                     1.69e+04
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 1.69e+04. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

Coefficients:
Intercept    2.309340
Cd          -0.033929
MP          -0.006805
Pectin       1.005694
Cd:MP        0.000179
Cd:Pectin    0.009089
MP:Pectin   -0.009244
dtype: float64

P-values:
Intercept    5.082208e-50
Cd           3.335544e-21
MP           9.518204e-09
Pectin       9.631375e-06
Cd:MP        1.553957e-07
Cd:Pectin    1.499846e-01
MP:Pectin    3.933891e-04
dtype: float64

Key Interpretations¶

Cd and MP : Positive coefficients indicate harmful effects; negative coefficients suggest protective effects. Pectin Interactions : A significant negative coefficient for Cd:Pectin implies pectin reduces Cd's toxicity. Control Group (Group 15) : The intercept represents the control group's mean if Cd, MP, and Pectin are zero in this group

Machine Learning Modeling (for Toxicity/Protection Assessment)¶

Classification Models (for Toxicity Levels):¶

Random Forest: Train a Random Forest classifier to predict toxicity levels (e.g., "Low," "Medium," "High") based on the biochemical parameters and Cd/MP/pectin concentrations.

Define Toxicity Levels¶

Since the problem requires predicting toxicity levels ("Low," "Medium," "High"), we need to define these levels based on the concentrations of Cd and MP. For example:

Low toxicity : Cd = 0 and MP = 0 Medium toxicity : Cd = 20 or MP = 20 High toxicity : Cd = 40 or MP = 100 Add a new column toxicity_level to the dataset based on these rules.

groups TG Chol Pr Alb Cre Gluc ALT LDH AST ALP GGT CAT SOD GPX LYZ Cd MP Pectin toxicity_level
0 1 45 98 3.4 1.29 0.27 31 23 129 27 24 3.0 12.0 210.0 3.0 1.35 40 100 0.25 High
1 1 44 96 3.2 1.30 0.26 30 22 125 23 22 4.0 11.0 180.0 2.6 1.33 40 100 0.25 High
2 1 45 95 3.2 1.31 0.27 31 23 124 24 24 3.0 11.5 200.0 2.9 1.32 40 100 0.25 High
3 1 45 96 3.6 1.32 0.28 30 22 126 29 25 3.5 12.0 201.0 2.8 1.29 40 100 0.25 High
4 1 43 97 3.7 1.28 0.27 32 23 123 28 26 4.2 11.0 205.0 2.9 1.29 40 100 0.25 High
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
85 15 21 36 4.6 1.75 0.24 27 12 70 14 18 5.2 14.0 226.0 4.6 2.10 0 0 0.00 Low
86 15 22 45 4.8 1.78 0.24 29 10 68 16 17 5.3 15.0 223.0 4.6 2.40 0 0 0.00 Low
87 15 23 42 3.9 1.69 0.25 28 11 69 12 17 4.9 15.0 226.0 4.7 2.40 0 0 0.00 Low
88 15 20 41 5.0 1.75 0.23 29 12 65 13 17 5.0 15.0 224.0 5.1 2.20 0 0 0.00 Low
89 15 21 42 4.9 1.75 0.25 30 11 62 14 16 4.6 16.3 223.0 5.1 2.30 0 0 0.00 Low

90 rows × 20 columns

Prepare Features and Target Variable¶

The features (X) will include all biochemical parameters and concentrations of Cd, MP, and pectin. The target variable (y) will be the toxicity_level.

Encode Categorical Variables¶

The toxicity_level column is categorical, so we need to encode it into numerical values using LabelEncoder.

Split the Data into Training and Testing Sets¶

Split the dataset into training and testing sets (e.g., 80% for training and 20% for testing).

Train the Random Forest Classifier¶

Train a Random Forest classifier on the training data.

RandomForestClassifier(random_state=42)
In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
RandomForestClassifier(random_state=42)

Evaluate the Model¶

Evaluate the performance of the trained model on the testing set using metrics such as accuracy, confusion matrix, and classification report.

Accuracy: 1.0

Confusion Matrix:
 [[11  0  0]
 [ 0  3  0]
 [ 0  0  4]]

Classification Report:
               precision    recall  f1-score   support

        High       1.00      1.00      1.00        11
         Low       1.00      1.00      1.00         3
      Medium       1.00      1.00      1.00         4

    accuracy                           1.00        18
   macro avg       1.00      1.00      1.00        18
weighted avg       1.00      1.00      1.00        18

Analyze Feature Importance¶

Random Forest provides feature importance scores, which can help identify which biochemical parameters and concentrations are most influential in predicting toxicity levels.

   Feature  Importance
7      LDH    0.140720
13     GPX    0.126013
14     LYZ    0.120986
15      Cd    0.118860
6      ALT    0.102678
8      AST    0.091202
10     GGT    0.075430
3      Alb    0.032828
12     SOD    0.030721
5     Gluc    0.030565
0       TG    0.030072
4      Cre    0.026594
9      ALP    0.023071
1     Chol    0.019132
2       Pr    0.014324
11     CAT    0.007403
16      MP    0.004838
17  Pectin    0.004563

Investigate Pectin's Protective Effect¶

To analyze whether pectin has a protective effect, you can compare the toxicity levels across different pectin concentrations. For example:

Group the data by Pectin levels.</br>
Calculate the mean toxicity levels within each group.</br>
Visualize the results using a bar plot.</br>
No description has been provided for this image